Seguimos buscando talento...y nos encantaría que te unieras a nuestro equipo
Para que nos conozcas algo mejor, UST es una multinacional norteamericana certificada como Top Employer y Great Place to Work con más de 35.000 empleados a nivel global y con presencia en más de 35 países. Somos líderes en servicios de tecnología digital y proporcionamos soluciones tecnológicas de gran alcance a grandes compañías.
¿Qué buscamos?
Buscamos un/a Data Engineer/Data Scientistespecializado/a para relevante proyecto con cliente del sector bancario.
¿Cuáles serán tus funciones?
- Desarrollo de Pipelines de Datos:
- Diseñar y mantener flujos de datos escalables utilizando PySpark para procesar volúmenes masivos de información.
- Modelado Predictivo: Investigar, implementar y optimizar algoritmos de Machine Learning (Regresión, Clasificación, Clustering).
- Arquitectura AWS: Gestionar entornos de desarrollo y despliegue utilizando AWS SageMaker.
- Consulta y análisis a través de Athena. Ciclo de Vida de ML (MLOps): Integrar modelos en pipelines y asegurar su monitoreo en producción.

Requisitos:




- Dominio avanzado de Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn) SQL avanzado
- Conocimiento en PySpark.
- Conocimiento de algoritmos de ML y optimización de hiperparámetros.
- Uso de Git y flujos de trabajo colaborativos (GitHub).

Localización
Híbrido 2 días oficina 3 remoto
Horario
Jornada de oficina
¿Qué te ofrecemos?
23 días laborables de vacaciones y el 24 y 31 de diciembre.
Numerosos beneficios sociales (seguro médico, ayuda al teletrabajo, seguro de vida y seguro de accidentes).
Programa de Retribución Flexible (tarjeta comida, cheques guardería, tarjeta transporte, clases de inglés online, seguro médico para tu familia...).
Acceso gratuito a varias plataformas de formación.
Estabilidad y carrera profesional.
Tenemos implantado un plan de compensación de referencias internas.
Posibilidad de elección de percibir tu salario en 12 o 14 pagas.
Medidas de conciliación (horario flexible, teletra

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 UST España & Latam
📍 Madrid