Data Scientist (H/M/X) - Remote España

Descripción de la oferta

Proceso de selección continuo.

Funciones

Buscamos un/a Data Scientist para incorporarse a un proyecto de analítica avanzada y machine learning, participando en el diseño, desarrollo y despliegue de modelos en entornos productivos. El rol está orientado a perfiles con experiencia práctica en Machine Learning, ingeniería de datos y MLOps, capaces de cubrir todo el ciclo de vida del modelo dentro de un entorno técnico exigente.

¿Quiénes somos?
En Experis somos especialistas en servicios profesionales y gestión de proyectos IT orientados a tres áreas clave: Business Transformation, Cloud & Infrastructure y Enterprise Applications. Combinamos tecnología, talento y formación para ofrecer soluciones end-to-end a clientes de todo el país. Contamos con más de 1.800 profesionales IT en España y presencia en 54 países.

Funciones principales:
· Desarrollo de soluciones de Machine Learning en Python.
· Diseño e implementación de pipelines de datos y procesos ETL.
· Despliegue y operación de modelos en producción.
· Automatización de procesos MLOps y flujos CI/CD aplicados a ML.
· Seguimiento del rendimiento de modelos, mantenimiento y mejora continua.
· Trabajo en entornos cloud con servicios asociados a machine learning.
· Participación en proyectos de industrialización de modelos junto a equipos multidisciplinares.

Requisitos

Requisitos imprescindibles:
· Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otras titulaciones STEM.
· Experiencia mínima de 3 años en desarrollo o despliegue de soluciones de machine learning o roles MLOps.
· Desarrollo en Python aplicado a ML o ingeniería de datos.
· Experiencia en entornos cloud (AWS, Azure o GCP).
· Conocimientos en contenedorización y orquestación (Docker y Kubernetes).
· Experiencia en pipelines de datos y automatización CI/CD aplicada a ML.
· Uso de herramientas de versionado y control de experimentos (Git, MLflow u otras).
· Monitorización, mantenimiento, retraining y gestión de drift en modelos productivos durante al menos 2 años.
· Conocimiento de la plataforma Stratio (mínimo 3 años), incluyendo configuración, administración y optimización de sus componentes.

Se valorará:
· Experiencia con herramientas de MLOps (Kubeflow, Airflow, MLflow, Metaflow, etc.).
· Conocimientos en ingeniería de datos y procesamiento distribuido (Spark, pipelines de datos).
· Experiencia en arquitecturas de microservicios y APIs para inferencia de modelos.
· Conocimientos en gobernanza de modelos, explicabilidad y control de drift.
· Participación en proyectos de industrialización de modelos de ML.
· Conocimiento de prácticas DevOps aplicadas a entornos de datos e IA.

Se ofrece

· Proyectos con tecnologías punteras.
· Acompañamiento de un Mentor desde tu incorporación.
· Formación continua: cursos tech, idiomas y soft skills.
· Retribución flexible y revisión salarial por desempeño.
· Estabilidad laboral y posibilidad de rotación entre proyectos.
· Equipos diversos, multiculturales y orientados a la excelencia.