En Akkodis buscamos incorporar un/a Data Scientist / Data Engineer para participar en un proyecto internacional , trabajando con grandes volúmenes de datos procedentes de ensayos en avión .
Buscamos un perfil con experiencia en Python y análisis de datos , interesado/a en desarrollarse dentro de un entorno tecnológico y aeronáutico, con una evolución progresiva del proyecto hacia tecnologías de Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial .
¿Cuál será tu misión?
Formarás parte de un equipo encargado del tratamiento y análisis de grandes cantidades de datos obtenidos durante ensayos aeronáuticos.
- Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
- Desarrollo de soluciones y aplicaciones con Python y Streamlit .
- Generación de gráficas, tablas y visualizaciones que permitan interpretar los resultados de los ensayos.
- Manipulación y transformación de datos utilizando Pandas, NumPy, Polars, Plotly, Matplotlib , u otras librerías similares.
- Trabajo con bases de datos PostgreSQL / MySQL .
- Gestión y control de versiones mediante Git .




- Participación progresiva en iniciativas relacionadas con Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial .
- Formación en Ingeniería , independientemente de la especialidad.
- Al menos 1-2 años de experiencia trabajando con Python en entornos de desarrollo, análisis o ingeniería de datos.
- Experiencia con Pandas y librerías de análisis y visualización de datos.
- Conocimientos de Streamlit .
- Conocimientos de PostgreSQL y/o MySQL .
- Nivel de inglés B2 hablado , al tratarse de un proyecto internacional.

Será un plus
- Experiencia o conocimientos en Machine Learning con Scikit-learn .
- Conocimientos de Deep Learning, TensorFlow o Keras .
- Conocimientos de Angular .
- Experiencia previa en proyectos de Big Data, Data Science o sector aeronáutico .

Condiciones
Proyecto: ambiente internacional
Seniority: buscamos perfiles a partir de 1-2 años de experiencia, especialmente perfiles Mid con autonomía técn

📌 Analista de datos (Getafe)
🏢 The Adecco Group
📍 Getafe