En NTT DATA buscamos una persona con experiencia en Data Science y analítica avanzada para participar en proyectos de transformación para entidades financieras.

Trabajarás en la intersección entre negocio, datos e inteligencia artificial: desde la definición del problema hasta la puesta en producción de soluciones que puedan utilizarse y evolucionar.

Formarás parte de equipos multidisciplinares que desarrollan soluciones de datos para banca, combinando modelización predictiva, procesamiento de grandes volúmenes de información e IA Generativa. Tendrás espacio para aportar criterio técnico, traducir necesidades complejas en casos de uso viables y acompañar a perfiles con menor experiencia.

¿Qué harás en tu día a día?
- Diseñar y desarrollar modelos predictivos y soluciones de analítica avanzada para casos de uso del sector financiero.
- Trabajar con datos a gran escala mediante Python, PySpark y SQL, asegurando calidad, consistencia y trazabilidad.
- Construir pipelines de datos y modelado end-to-end, desde la exploración hasta la integración en entornos productivos.
- Validar,



optimizar y evaluar modelos, definiendo métricas que conecten el desempeño técnico con el resultado de negocio.
- Aplicar capacidades de IA Generativa, incluyendo embeddings, RAG, LLMs y NLP, en contextos donde la seguridad y la fiabilidad son esenciales.
- Utilizar servicios AWS como S3, SageMaker, Redshift y Glue para desplegar y escalar soluciones.
- Comunicar hallazgos y recomendaciones de forma clara a interlocutores técnicos y de negocio.
- Aportar liderazgo técnico y acompañar el desarrollo de otras personas del equipo.

¿Qué buscamos en ti?
- Al menos 2 años de experiencia en Data Science, analítica avanzada o desarrollo de modelos predictivos, idealmente en banca, servicios financieros, seguros o entornos regulados.
- Formación en Ingeniería, Estadística, Matemáticas, Física u otras disciplinas cuantitativas. Se valorará formación de posgrado en Inteligencia Artificial, Ciencia de D

📌 Banking Data Scientist (Madrid)
🏢 Ntt Data Europe & Latam
📍 Madrid