CIENTÍFICO/A DE DATOS

En PER SÉ Recursos humanos (www.perserrhh.com) estamos buscando Científico/a de Datos para participar en proyectos de Sensórica Avanzada dentro de la Industria 4.0. Se incorporará directamente en nuestro cliente, entidad asturiana del ámbito de la industria alimentaria.

¿Qué ofrecemos?

• Formar parte de un equipo dinámico y comprometido.
• Horario flexible de lunes a jueves. Viernes y verano jornada de mañanas (8:00-15:00).
• Incorporarte en las oficinas situadas en el centro de Asturias (necesitarás coche, aunque existe la posibilidad de acceder en transporte público).

¿Qué buscamos?

Buscamos a una persona con ganas de incorporarse a un equipo de I+D+i dinámico y polivalente, muy orientado al trabajo en equipo. Con capacidad para responsabilizarse de los proyectos y tareas que se le asignen de forma innovadora y organizada, con capacidad de aportar ideas e ilusión por plasmarlas en la realidad colaborando proactivamente con el resto de áreas de la organización.

¿Cuáles serán tus principales responsabilidades?

1.Realizar el análisis de los datos:

• Uso de programas de código abierto de análisis de datos: Python, R, etc.
• Quimiometría, redes neuronales, …..

2.Participar en la Gestión de proyectos:

• Participar en la solicitud, desarrollo y justificación de proyectos de I+D+i vinculados con sensórica avanzada e industria 4.0.
• Interacción con el cliente y proveedores para asegurar el correcto desarrollo del proyecto.

Requisitos necesarios

· Formación Universitaria en Químicas, Físicas, Ingeniería Química y similar.

· Experiencia con análisis de datos en sensórica avanzada e industria 4.0.

· Valorable experiencia en I+D+i

· Conocimientos de programas de análisis de datos (se valora de código abierto)

· Inglés nivel alto, mínimo B2

· Facilidad para trabajar en equipo, con iniciativa y proactividad. Capacidad de organización y planificación.

Requisitos deseados

Si tienes experiencia en generación de datos de calidad, diseñando la metodología de obtención datos y la obtención de datos a nivel analítico (métodos standar) y con las nuevas aplicaciones (principalmente NIR/HSI) sería estupendo!