26 ago
|
Akkodis
|
Madrid
En
Akkodis
combinamos soluciones digitales e ingeniería para crear un futuro más inteligente para todas las personas. Con presencia en más de 30 países de Europa, Asia y América, apostamos por la innovación, el talento 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 un gran potencial de crecimiento profesional. Como Data Scientist, desempeñarás un papel clave en el diseño y desarrollo de soluciones analíticas avanzadas que transformen los datos en iniciativas de negocio con impacto real.
Eres la persona ideal si cuentas con…
✅ Al menos 3 años de experiencia como Data Scientist o en posiciones similares.
✅ Experiencia sólida trabajando con
PySpark
en entornos Big Data.
✅ Experiencia en plataformas
AWS
.
✅ Capacidad para desarrollar casos de uso y soluciones analíticas orientadas a negocio.
✅ Conocimientos en procesamiento, transformación y explotación de grandes volúmenes de datos.
✅ Capacidad para traducir necesidades de negocio en soluciones basadas en datos.
✅ Nivel de inglés alto para desenvolverse en un entorno 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 información en entornos Cloud, principalmente
AWS
.
? Desarrollar modelos analíticos y casos de uso enfocados en 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 analítica predictiva.
✔ Conocimientos de arquitecturas
Data Lake
y ecos
📌 Data Scientist (Madrid)
🏢 Akkodis
📍 Madrid