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Por qué te estamos buscando?

Tu misión será impulsar la capacidad de Data Science dentro del equipo de Data&IA; en Mahou San Miguel, trabajando activamente con las diferentes áreas de negocio, en el desarrollo de modelos de Advanced Analytics e IA (ML, DP...), que ayuden a los negocios, a tomar mejores decisiones, generar eficiencias operativas, reducción de costes o nuevos modelos de negocio, obteniendo así, un beneficio real y tangible a las distintas áreas usuarias.

Tu día a día

- Desarrollar casos de uso de analítica avanzada y gestión de proveedores.
- Tomar requisitos con las áreas de negocio desde un punto de vista técnico, para aterrizar junto al resto de equipo de Dato & IA.
- Analizar la información de las distintas fuentes de datos, internas y externas, para identificar la idoneidad necesaria para desarrollar un proyecto de datos posterior.
- Diseñar y desarrollar pipelines de datos en plataformas cloud de Data & IA (transformaciones, pipeline builder, object sets, contour workflows) garantizando calidad, trazabilidad y escalabilidad.
- Industrializar y monitorizar modelos junto al equipo de MLOps, asegurando su despliegue, gobernanza y mantenimiento en producción.




- Colaborar con expertos funcionales para traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas completas.
- Contribuir a la evolución del ecosistema de datos de MSM mediante la definición de estándares, buenas prácticas y automatización.
- Participar en la comunidad de práctica de datos e IA, impulsando la formación, el intercambio de conocimiento y la innovación interna.

¿Qué requisitos debes cumplir?

- Grado o Máster en Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Física o disciplinas afines.
- Nivel fluido de inglés conversacional
- Mínimo de 3 a 6 años de experiencia en proyectos de Data Science o Data Engineering.
- Experiencia en plataformas Data Science: Palantir Foundry, Azure ML, Vertex AI, Sage Maker o SAS Viya.
- Conocimientos avanzados de MLOps (Airflow, MLflow, Kubeflow o similares).
- Experiencia en el desarrollo y despliegue de modelos de ML en entornos productivos.
- Experiencia con herramientas de versionado, CI/CD, APIs y notebooks.
- Competencias técnicas:
- Lenguajes: Python, SQL, PySpark.
- Frameworks: scikit-learn, MLflow, Tensor Flow/PyTorch (valorado).
- Entornos Cloud: Azure, AWS o GCP.
- Conocimientos de Data Ops y MLOps.

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📌 Data Scientist - Machine Learning (Madrid)
🏢 Randstad España
📍 Madrid