Data Scientist (España)

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07 sep
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GFR Technologies
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Data Scientist
GFT es una compañía pionera en transformación digital. Diseñamos soluciones de negocio centradas en la inteligencia artificial (AI-Centric), modernizamos infraestructuras de TI y desarrollamos sistemas core de nueva generación para líderes del sector bancario, asegurador e industrial. En estrecha colaboración con nuestros clientes, desafiamos los límites para ayudarles a alcanzar todo su potencial.

¿Actualmente contamos con vacantes en Madrid y Bilbao para un/a Data Scientist especializado en el diseño y desarrollo de modelos predictivos y de inferencia para unirse a un equipo de datos en crecimiento y participar en la construcción de productos analíticos escalables y de alto impacto que quieran desarrollar su carrera profesional en GFT. Buscamos personas entusiastas, con iniciativa y ganas de seguir aprendiendo, que deseen crecer en un contexto multicultural, dinámico, colaborativo y lleno de retos.

Aunque dependerán de tus conocimientos y experiencia aportada, en general las principales funciones que llevarías a cabo con nosotros serían:




- Desarrollar modelos de scoring, clasificación, clustering y propensión.
- Trabajar en casos de uso relacionados con Customer Scoring, KYC, riesgo y personalización.
- Realizar feature engineering y análisis exploratorio.
- Trabajar conjuntamente con Data Engineering para industrializar modelos.
- Utilizar la plataforma de datos como fuente de información para entrenamiento e inferencia.
- Experiencia de 6 años o más en rol similar
- Python y SQL.
- Machine Learning supervisado y no supervisado.
- BigQuery.
- Muy valorable experiencia en riesgo, KYC, fraude, propensión o scoring en banca.

Trabajo en equipo
- Ofrecemos igualdad de oportunidades a todas las personas sin tener en cuenta su raza, origen cultural, sexo, edad, orientación sexual, identidad de género, discapacidad o creencias religiosas. GFT dispone y ha registrado un Plan de Igualdad que recoge las medidas a adoptar con el objetivo de alcanzar en la em

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