Somos una compañía tecnológica especializada en Inteligencia Artificial, IA Generativa, Analytics, Gobierno del Dato, Cloud y arquitecturas Event Driven, pero sobre todo somos un equipo con conocimiento, criterio y muchas ganas de hacer las cosas bien.
Buscamos a un/a Data Scientist enfocado en forecasting de series temporales para el área de Finanzas con 2 años de experiencia en responsabilidades similares. Perfil con base técnica sólida - escribir buen código y manejarse con soltura en el desarrollo, aunque la productivización final se aborde en colaboración con Data Engineers.
Grado en Data Science, Informática, Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Finanzas cuantitativas o afín (MS/PhD valorable).
Python sólido, con buenas prácticas de desarrollo (código limpio, testeado, versionado).
PySpark para procesamiento distribuido de datos a gran escala.
Experiencia demostrable en forecasting de series temporales (clásico y/o ML).
Aplicación de técnicas de ML sobre datasets grandes (clustering, clasificación, regresión, detección de anomalías).




SQL para acceso y transformación de datos.
Comprensión sólida de metodologías ágiles.
Dominio financiero (planificación, riesgo, FP&A;, tesorería).
Tecnologías de bases de datos en cloud (p. ej. AWS) y despliegue en infraestructura cloud de datos/analítica.
Contenedores y pipelines/microservicios (Docker, Kubernetes).
Herramientas de dashboarding (Dash, Tableau).
¿Diseñar, desarrollar y mantener modelos de forecasting de series temporales (métodos estadísticos clásicos —ARIMA/SARIMA, suavizado exponencial, modelos de espacio de estados— y enfoques ML/probabilísticos) aplicados a problemáticas financieras.
Escribir código limpio, ordenado y bien documentado en Python, aplicando buenas prácticas (modularidad, pruebas, control de versiones) para que los modelos sean reproducibles y mantenibles.
Procesar y modelar datos a gran escala con PySpark, construyendo pipelines eficientes sobre datasets financieros voluminosos.
Crear modelos r

📌 Marketing Data Scientist (España)
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