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 contexto 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: entorno internacional Seniority: buscamos perfiles a partir de 1-2 años de experiencia, especialmente perfiles Mid con autonomía técnica. * Si tienes ex
📌 Analista de datos (Getafe)
🏢 The Adecco Group
📍 Getafe
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