Servicios y tecnología de la informaciónEmpleadoIA / Data - Data Scientist (Híbrido - Madrid)Publicada 9 de SeptiembreBuscamos un/a Data Scientist para analizar datos, desarrollar modelos estadísticos y de machine learning y convertir grandes volúmenes de información en conocimiento, predicciones y soluciones de valor para el negocio.La persona será responsable de trabajar de principio a fin en iniciativas de analítica avanzada, desde la exploración y preparación de los datos hasta la validación de modelos y la comunicación de resultados.Responsabilidades- Explorar, limpiar, transformar y preparar conjuntos de datos para su análisis.- Realizar análisis exploratorio de datos e identificar patrones, tendencias, relaciones y anomalías.- Formular hipótesis y diseñar experimentos para responder a preguntas de negocio.- Crear, entrenar,



optimizar y evaluar modelos estadísticos y de machine learning.- Seleccionar las métricas adecuadas para evaluar el rendimiento y validar la calidad de los modelos.- Aplicar técnicas de feature engineering y selección de variables.- Trabajar con modelos de clasificación, regresión, clustering y otros algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.- Desarrollar soluciones basadas en deep learning y técnicas de NLP cuando el caso de uso lo requiera.- Analizar series temporales y desarrollar modelos de predicción y forecasting.- Evaluar sesgos, explicabilidad, robustez y estabilidad de los modelos- Interpretar los resultados de los análisis y traducirlos en recomendaciones accionables para el negocio.- Preparar visualizaciones y presentaciones para comunicar resultados a perfiles técnicos y no técnicos.- Colaborar con equipos de Data Engineering, Machine Learning, IA y negocio para llevar los modelos a entornos productivos.- Participar en la monitorización, mejora y evolución de los modelos una vez industrializados.Conocimientos y experiencia- Python o R.- Estadística y probabilidad.- Machine learning y técnicas de aprendizaje supervi

📌 Ia / Data - Data Scientist (Híbrido - Madrid)
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