En NTT DATA buscamos una persona con experiencia en Data Science y analítica avanzada para participar en proyectos de transformación para entidades financieras.
Asegúrese de enviar su solicitud rápidamente para maximizar sus posibilidades de ser considerado para una entrevista. Lea la descripción completa del puesto a continuación.
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.

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