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 Datos o

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