Buscamos Data Scientist freelance (con Data Engineering)

Cualquier información adicional que necesite para este trabajo se encuentra en el texto a continuación. Asegúrese de leerla detenidamente y luego envíe su solicitud.

El reto: construir el núcleo de dato e inteligencia de una plataforma que convierte las interacciones de campo de las redes de ventas farmacéuticas (notas de voz, visitas, resultados) en recomendaciones accionables. Los modelos propios son el moat del producto.

Lo significativo

Freelance + contratación

Full time

Remoto

Qué harás

Diseñar, entrenar y poner en producción los modelos núcleo: scoring de clientes, segmentación, clasificación de NLP sobre notas de voz, predicción de valor y detección de patrones de efectividad

Construir y mantener el ciclo de vida del dato de punta a punta (ingesta, transformación, calidad, versionado y almacenamiento) junto al arquitecto empresarial

Definir cómo la salida de los modelos se integra en el orquestador que alimenta al LLM, garantizando salidas deterministas y accionables

Generar el dataset sintético inicial a partir del conocimiento de negocio del equipo fundador y dejar preparada la ingesta del dato real del primer cliente





Establecer buenas prácticas de MLOps: reentrenamiento, monitorización, reproducibilidad y explicabilidad

Qué necesitamos sí o sí

Experiencia sólida como data scientist con modelos en producción (no solo pruebas de concepto)

ML clásico y deep learning, y NLP aplicado a texto y voz

Capacidad real de data engineering: pipelines, ETL, modelado y almacenamiento, y entornos cloud (Azure o AWS)

Buenas prácticas de ingeniería de software y MLOps; Python

Criterio claro sobre cuándo usar ML/DL frente a un LLM: el análisis, xugodme el scoring y la detección de patrones viven en el ML; el LLM traduce a lenguaje natural

Autonomía y mentalidad de startup: construir de cero y traducir negocio en solución técnica

Suma puntos

Experiencia en sector farmacéutico o con datos comerciales / CRM

Segmentación dinámica asistida por LLM, sistemas de recomendación, next best action

Experiencia con datos sintéticos o entornos con datos limitados

Criterio de arquitectura cloud consciente de coste

Si te encaja, aplica y valoramos tu candidatura

📌 Científico de datos (Madrid)
🏢 Shakers
📍 Madrid