13 ago
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Akkodis
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Madrid
Data Scientist
En
Akkodis
, combinamos soluciones digitales y de ingeniería para crear un futuro más inteligente para todos. Con presencia en más de 30 países de Europa, Asia y América, apostamos por la innovación, aprovechando la experiencia de nuestros equipos y la tecnología para transformar industrias y dar respuesta a los desafíos más complejos del mundo.
Actualmente estamos ampliando nuestro equipo y buscamos un/a
Data Scientist
para incorporarse a un proyecto con grandes oportunidades de desarrollo profesional. Como
Data Scientist
, desempeñarás un papel clave en el diseño e implementación de soluciones analíticas avanzadas que transformen los datos en iniciativas de negocio con impacto real.
Eres la persona ideal si tienes…
✅ Entre 3,5 y 5 años de experiencia como Data Scientist o en posiciones similares.
✅ Experiencia sólida trabajando con
PySpark
en entornos Big Data.
✅ Experiencia en plataformas
AWS
.
✅ Experiencia demostrable desarrollando e implementando casos de uso basados en datos.
✅ Conocimientos en procesamiento,
transformación y explotación de grandes volúmenes de información.
✅ Capacidad para traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas de valor.
✅ Nivel de inglés suficiente para desenvolverse en un entorno cualificado internacional.
¿Cómo será tu día a día?
? Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de Data Science y analítica avanzada.
? Construir y optimizar procesos de tratamiento y transformación de datos utilizando
PySpark
.
? Trabajar con grandes volúmenes de datos en entornos Cloud, principalmente
AWS
.
? Desarrollar modelos analíticos y casos de uso alineados con necesidades de negocio.
? Colaborar con equipos multidisciplinares para identificar oportunidades de mejora basadas en datos.
? Participar en la industrialización y despliegue de soluciones analíticas.
? Garantizar la calidad, escalabilidad y eficiencia de los procesos de datos.
¿Qué valoramos en tu perfil?
✔ Experiencia en Machine Learning y
📌 Científico de datos (Madrid)
🏢 Akkodis
📍 Madrid