En KENOS Technology buscamos un perfil Data Scientist / ML Engineer para incorporarse a un proyecto estratégico, participando en el ciclo completo de vida de modelos de Machine Learning aplicados al negocio bancario .

Por favor, verifique que tiene el nivel de experiencia y las cualificaciones adecuadas leyendo la descripción completa de esta oportunidad a continuación.

Trabajarás en:

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- Modelos de recomendación de productos para clientes.

- Modelos de predicción de churn / caída de negocio.

- Herramienta de orquestación del plan comercial.

Con autonomía end-to-end: desde el análisis y el diseño hasta el despliegue y mantenimiento en AWS.

Python, PySpark, SQL, AWS, SageMaker, Machine Learning, MLOps, despliegue de modelos en AWS, modelos de recomendación, modelos de predicción de churn / caída de negocio y orquestación de planes comerciales.

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- 3–5 años de experiencia en Data Science / ML Engineering.

- Dominio de Python y PySpark.

- SQL avanzado.

- Experiencia en AWS, especialmente SageMaker.

- Experiencia en diseño,



implementación y mantenimiento de modelos de ML.

- Capacidad para trabajar end-to-end de forma autónoma.

- Experiencia en entorno bancario.

- Experiencia previa en BBVA (muy valorado).

- Modelos de recomendación de productos.

- Modelos de predicción de churn / caída de negocio.

- MLOps y despliegue de modelos en AWS.

- Conocimientos de orquestación de planes comerciales.

- Contrato indefinido: Para brindar estabilidad laboral.

- Flexibilidad horaria y jornada intensiva en los meses de julio y agosto y los viernes.

- Recompensas por referidos: Incentivos por recomendar a nuevos talentos.

- Remuneración flexible: Opción de elegir entre diferentes ventajas, como tickets de restaurante, seguro de salud, tarjeta de transporte o tickets de guardería.

- Formación continua: Oportunidades de desarrollo profesional y aprendizaje. xhfqzwm

- Seguimiento personalizado: Acompañamiento en tu desarrollo profesional.

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📌 Analista Python, Pyspark, Sql Y Aws (Machine Learning) (Madrid)
🏢 Kenos Technology
📍 Madrid