Buscamos un/a Científico/a de Datos altamente cualificado/a y con una sólida trayectoria en el desarrollo e integración de modelos de machine learning para unirse a nuestro equipo. Si te apasiona el mundo de los datos , tienes experiencia demostrada en diseño , entrenamiento y validación de modelos de aprendizaje automático y profundo, y buscas un ambiente dinámico donde puedas aplicar y expandir tus conocimientos, ¡esta es tu oportunidad! Tus Responsabilidades Clave Diseñar, entrenar y validar modelos de machine learning y deep learning de vanguardia, asegurando su robustez y rendimiento. Participar activamente en proyectos que abarquen diversas técnicas de modelado, incluyendo clustering, clasificación, regresión y detección de anomalías, para extraer conocimiento valioso de conjuntos de datos complejos. Aplicar técnicas avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para la extracción de información, resumen automático y análisis semántico, desbloqueando el potencial de los datos textuales. Integrar modelos desarrollados en pipelines productivos eficientes y escalables, garantizando su correcta implementación y funcionamiento en entornos reales. Liderar y ejecutar estudios de viabilidad y pruebas de concepto (POC) para explorar y validar nuevos casos de uso y oportunidades de negocio basadas en inteligencia artificial. Documentar de manera exhaustiva las soluciones desarrolladas, incluyendo metodologías, resultados y especificaciones técnicas, facilitando la comprensión y adopción por parte de otros equipos. Colaborar estrechamente con equipos multidisciplinares, incluyendo ingenieros de datos, desarrolladores y analistas de negocio, para asegurar la alineación de los proyectos con los objetivos estratégicos de la empresa y del cliente. Participar en la formación y capacitación de usuarios finales y equipos técnicos, transfiriendo conocimiento y fomentando la cultura de datos dentro de la organización. Contribuir activamente en la fase de pruebas de concepto (POC),



validaciones funcionales y despliegues en entornos cloud como Azure y Google Cloud, aplicando las mejores prácticas de la industria. Requisitos Formación universitaria superior en Informática, Matemáticas, Estadística, Física, Ingeniería o un campo relacionado. Se valorará Máster o Doctorado en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o áreas afines. Experiencia profesional demostrable de al menos 5 años como Científico/a de Datos o en un rol similar, con un enfoque claro en el desarrollo e integración de modelos de machine learning y deep learning. Profundo conocimiento de algoritmos de machine learning (supervisados y no supervisados), incluyendo clustering, clasificación, regresión, y técnicas de reducción de dimensionalidad. Experiencia práctica en el desarrollo de modelos deep learning utilizando frameworks como TensorFlow, PyTorch o Keras. Dominio de lenguajes de programación como Python (preferiblemente) o R, y experiencia con librerías relevantes para ciencia de datos (NumPy, Pandas, Scikit-learn, NLTK, SpaCy, etc.). Experiencia en la aplicación de técnicas de NLP para el análisis de texto. Conocimiento y experiencia en la integración de modelos en entornos de producción y en el ciclo de vida del desarrollo de software (MLOps). Familiaridad con plataformas cloud (Azure, Google Cloud) y sus servicios relacionados con machine learning y análisis de datos. Capacidad para realizar pruebas de concepto (POC) y estudios de viabilidad de manera autónoma. Excelentes habilidades de comunicación, tanto oral como escrita, para explicar conceptos técnicos complejos a audiencias diversas. Capacidad analítica, resolución de problemas y atención al detalle. Proactividad, autonomía y una fuerte orientación a resultados. ¿Por qué Unirte a Metrica España? Oportunidad de trabajar en proyectos retadores e innovadores con tecnologías de vanguardia. Ambiente de trabajo colaborativo y dinámico, con un equipo de profesionales apasionados por la tecnología. ¡Esperamos conocerte!#J-18808-Ljbffr

📌 Business Data Scientist - Senior Consultant (Pharma) (Les)
🏢 CaixaBank
📍 Les