Lugar de trabajo: Híbrido
GFT es una compañía pionera en transformación digital. Diseñamos soluciones de negocio centradas en la inteligencia artificial (AI-Centric), modernizamos infraestructuras de TI y desarrollamos sistemas core de nueva generación para líderes del sector bancario, asegurador e industrial. En estrecha colaboración con nuestros clientes, desafiamos los límites para ayudarles a alcanzar todo su potencial.
Actualmente contamos con vacantes en Madrid y Bilbao paraun/a Data Scientistespecializado en el diseño y desarrollo de modelos predictivos y de inferencia para unirse a un equipo de datos en crecimiento y participar en la construcción de productos analíticos escalables y de alto impactoque quieran desarrollar su carrera profesional en GFT. Buscamos personas entusiastas, con iniciativa y ganas de seguir aprendiendo, que deseen crecer en un entorno multicultural, dinámico, cooperativo y lleno de retos.
Tus principales responsabilidades será:
Aunque dependerán de tus conocimientos y experiencia aportada,



en general las principales funciones que llevarías a cabo con nosotros serían:

Identificar casos de uso susceptibles de resolverse mediante ML.
Diseñar, entrenar y validar modelos predictivos.
Desarrollar modelos de scoring, clasificación, clustering y propensión.
Trabajar en casos de uso relacionados con Customer Scoring, KYC, riesgo y personalización.
Realizar feature engineering y análisis exploratorio.
Definir métricas y procedimientos de evaluación.
Trabajar conjuntamente con Data Engineering para industrializar modelos.
Utilizar la plataforma de datos como fuente de información para entrenamiento e inferencia.
Participar en el diseño de capacidades de ML reutilizables.
Experiencia de 6 años o más en rol similar
Python y SQL.
Machine Learning supervisado y no supervisado.
Scoring y modelos de inferencia.
Evaluación y monitorización de modelos.
GCP y ecosistema de ML.
Muy valorable experiencia en riesgo, KYC, fraude, propensión o scoring en ba

📌 Data Scientist (Madrid)
🏢 Gft Technologies
📍 Madrid