Misión: Desarrollar e implementar soluciones avanzadas de inteligencia artificial y machine learning que permitan extraer valor de los datos, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en las distintas áreas de negocio, contribuyendo a la generación de impacto tangible y a la evolución de las capacidades analíticas de la organización.

Funciones:

- Desarrollar e implementar modelos de machine learning e inteligencia artificial, aplicando técnicas avanzadas para la predicción, optimización y toma de decisiones basada en datos.

- Diseñar y ejecutar análisis estadísticos avanzados sobre grandes volúmenes de datos, identificando patrones, tendencias y relaciones relevantes.

- Construir y optimizar pipelines de datos, incluyendo procesos de ingesta, limpieza y transformación, garantizando la calidad y disponibilidad de la información.

- Aplicar técnicas avanzadas de IA sobre datos no estructurados (NLP, visión por computador, deep learning) en proyectos de alto impacto.

- Evaluar el rendimiento de los modelos mediante métricas y técnicas de validación, asegurando su robustez y capacidad de generalización.

- Colaborar en la industrialización de modelos, trabajando con diferentes equipos para su despliegue en entornos productivos.

- Generar insights accionables y comunicar resultados a negocio mediante visualizaciones y storytelling de datos.

- Colaborar con equipos de negocio, datos e IT en la definición de soluciones analíticas que maximicen el impacto de la IA.

- Asegurar la aplicación de buenas prácticas en ciencia de datos, incluyendo documentación, reproducibilidad y calidad de los modelos.

- Contribuir a la innovación en técnicas de IA, incorporando nuevas metodologías y tendencias al ámbito de la organización.

Requisitos:

- Grado en Matemáticas, Ingeniería Informática, Ciencia de Datos o similar.

- Valorable Máster o Posgrado en Data Science, IA o Analytics.

- Experiencia de 3 años en proyectos de ciencia de datos o inteligencia artificial.

- Conocimientos en:

- Lenguajes de programación: Python, R o similares.

- Frameworks de machine learning: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.

- Procesamiento de datos: SQL, Spark, Hadoop.

- Cloud: AWS, Azure o Google Cloud.

- Herramientas de visualización: Power BI, Tableau o similares.

Nivel de inglés: C1.