BigQuery. MLOps. Descripción del puesto: Actualmente contamos con vacantes en Madrid y Bilbao paraun/a Data Scientist especializado 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, vibrante, colaborativo y lleno de retos. ¿Qué estamos buscando? 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.
Requisitos:
Experiencia de 6 años o más en rol similar Python y SQL. Machine Learning supervisado y no supervisado. Scoring y modelos de inferencia. Feature engineering. Evaluación y monitorización de modelos. GCP y ecosistema de ML. BigQuery. MLOps. Muy valorable experiencia en riesgo, KYC, fraude, propensión o scoring en banca. Competencias personales: Trabajo en equipo Habilidades de comunicación, favoreciendo dinámicas que permitan el flujo de conocimiento, con interés tanto en aprender como en enseñar.
Proactividad en la búsqueda de nuevas soluciones y mejoras Ofrecemos: En GFT consideramos que la diversidad es uno de nuestros pilares fundamentales y promovemos un ent

📌 Data Scientist (Madrid)
🏢 GFT Technologies España
📍 Madrid