Senior Data Scientist – Machine Learning / Deep Learning | Madrid | Híbrido
Somos una compañía global líder en tecnología y consultoría, presente en más de 140 países, que desarrolla soluciones innovadoras en sectores críticos como Defensa, Espacio y Transporte. Nuestro propósito es crear un futuro más seguro, eficiente y sostenible mediante la tecnología.
Únete a nuestro equipo de proyectos europeos en el área de Desarrollo Avanzado de Inteligencia Artificial Trabajarás en iniciativas estratégicas aplicando modelos avanzados de machine learning, deep learning y tecnologías punteras para reforzar la capacidad tecnológica en entornos críticos.
Diseñar, desarrollar y optimizar modelos de machine learning y deep learning para diferentes casos de uso del proyecto.
Implementar soluciones avanzadas en Python utilizando librerías fundamentales como NumPy, pandas, scikit-learn o SciPy.
Entrenar, ajustar y evaluar arquitecturas neuronales (Transformers, RNN, LSTM, GRU) en frameworks como TensorFlow, PyTorch o Keras.




Participar en la integración de modelos dentro de plataformas MLOps (Kubeflow, BentoML).
Colaborar en la contenedorización y despliegue de servicios mediante Docker y Kubernetes.
Titulación superior en informática, telecomunicaciones, ingeniería de software, física, matemáticas u otra ingeniería afín.
Mínimo 3 años de experiencia como Data Scientist trabajando con machine learning o deep learning.
Dominio avanzado de Python y librerías de ciencia de datos (NumPy, pandas, scikit-learn, SciPy).
Experiencia con frameworks de deep learning como TensorFlow, PyTorch o Keras.
Estabilidad y Futuro: Proyectos a largo plazo en una empresa líder de Defensa.
Proyectos Innovadores y de Alto Alcance: Trabajarás con tecnologías de vanguardia, con un impacto tanto a nivel nacional como internacional.
Ambiente Cercano y Transparente: Disfrutarás de una comunicación directa y fluida con responsables y compañeros, en un entorno cooperativo y abierto.
Plan de carrera adaptado a ti:

📌 Científico/a de Datos (Madrid)
🏢 Indra Group
📍 Madrid