Data Scientist (Python + PySpark)
CapgeminiEngineering, líder mundial en servicios de ingeniería, reúneaequipos de ingenieros/as,científicos/as y arquitectos/as para ayudar a las empresas más innovadoras del mundoa liberar su potencialy contribuir a un futuro mejor. Desde coches autónomos pasando por soluciones contra incendios forestales, nuestro/as expertos/as en tecnologías digitalesy software se salen de lo convencional proporcionando servicios únicos de I+De ingeniería en todos los sectores de actividad.Úneteal equipoy continua tucarreraen una compañía conoportunidadesde crecimiento, donde puedesmarcar la diferenciay donde ningún día es igualal anterior.
¿Cuál es tu rol?
¿Te apetece sumarte al equipo y crecer profesionalmente en un equipo multidisciplinar trabajando en proyectos tecnológicamente punteros? Estarás trabajando dentro de nuestra área de data, en un proyecto del sector aeronautico orientado al análisis de datos procedentes de la sensorización de las aeronaves,



con el objetivo de desarrollar modelos predictivos que contribuyan a optimizar las actividades de mantenimiento. El trabajo se desarrollará en diferentes streams funcionales relacionados con distintos sistemas del avión, como el tren de aterrizaje, los sistemas de refrigeración o la propulsión, entre otros.
Tu perfil
Para sentirte a gusto en la posición es necesario que puedas desenvolverte bien desarrollando, validando y desplegando modelos de Machine Learning, con conocimiento avanzado tanto con Python como con PySpark. También es necesario tener la disponibilidad para poder ir todos los días a las oficinas de Getafe. Por otro lado, será valorable si tienes experiencia en sistemas industriales (hidráulica, mecánica, procesos de fabricación, mantenimiento o ingeniería) y/o experiencia previa en industria aeronáutica o proyectos relacionados con mantenimiento, operaciones o ingeniería aeronáutica (detección de anomalías, forecasting y mantenimiento predictivo). Valoramos todas las candidaturas

📌 Data Scientist (Madrid)
🏢 Capgemini Engineering
📍 Madrid