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Queremos construir una comunidad universitaria con personas capaces de promover la transformación de la sociedad y la cultura.

En la Dirección General de Estrategia, Transformación y Experiencia requiere un Científico de Datos Senior para formar parte del equipo de Data, con la misión de contribuir al proceso de transformación institucional mediante el desarrollo de modelos analíticos y predictivos que permitan anticipar riesgos, detectar oportunidades estratégicas y facilitar la toma de decisiones informadas.

Esta posición desempeña un papel estratégico en la misión institucional, aportando valor desde el análisis predictivo y la ciencia de datos para anticipar necesidades, mejorar la toma de decisiones y detectar nuevas oportunidades que contribuyan al desarrollo sostenible y la excelencia de la Universidad.

• Diseñar, desarrollar y evaluar modelos de machine learning aplicados a procesos clave de la Universidad: prevención del abandono, predicción de rendimiento, segmentación de colectivos, eficiencia operativa, entre otros.
• Participar activamente en proyectos institucionales de transformación, aportando una visión predictiva y orientada a la generación de valor desde el dato.
• Liderar técnica y metodológicamente proyectos transversales, colaborando con equipos de negocio, tecnología y gobernanza.
• Realizar análisis estadísticos avanzados, validaciones experimentales y evaluaciones de impacto de las soluciones implementadas.
• Garantizar la trazabilidad, calidad y documentación de los modelos desarrollados, velando por su mantenimiento, reutilización y mejora continua.
• Contribuir a la evolución del ecosistema analítico de la institución, integrando las capacidades del área de datos en la estrategia institucional.
• Impulsar la transferencia de conocimiento y fomentar una cultura de análisis y experimentación en los equipos con los que colabora.
• Experiencia demostrable (+5 años) en el desarrollo de modelos de machine learning, estadística aplicada y proyectos de ciencia de datos en entornos reales.
• Dominio de Python (preferentemente con librerías como pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow, PyTorch) o R .
• Conocimiento sólido de metodologías de machine learning supervisado y no supervisado, validación de modelos y análisis de series temporales.
• Experiencia en tratamiento de grandes volúmenes de datos, limpieza, normalización y selección de variables.
• Conocimiento de herramientas de visualización de datos como Power BI , Tableau o Plotly .
• Valorable experiencia en MLOps o en procesos de industrialización de modelos.
• Familiaridad con entornos cloud (preferiblemente AWS ) y trabajo sobre arquitectura Data Lakehouse.
• Titulación universitaria en Matemáticas, Estadística, Ingeniería Informática, Física, Ciencia de Datos o áreas afines.
• Formación sólida en estadística, programación y modelado predictivo.

Formación y certificaciones deseables:

• Máster en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Big Data o similares.
• Certificaciones relevantes (Ej. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, Google Professional Data Engineer, AWS Certified Machine Learning).
• Formación en ética del dato, gobernanza o explicabilidad de modelos haciendo uso de la IA (Inteligencia Artificial Explicable- XAI).
• Trabajar en un campus universitario con todo tipo de servicios (centro deportivo, servicios de restauración, zonas al aire libre…) y actividades, culturales y formativas.
• Posibilidad de retribución flexible.
• Modelo híbrido de trabajo.
• Enseñanza gratuita o bonificada para el personal e hijos.