Junior Data Scientist / Machine Learning Engineer

La persona seleccionada participará en el desarrollo y mejora de sistemas de análisis de datos orientados a la detección de patrones y anomalías en series temporales, colaborando en proyectos con aplicación directa sobre datos reales.

Funciones principales:

Preparación, transformación y análisis de datos procedentes de distintas fuentes.
Desarrollo de consultas y procesos sobre bases de datos relacionales.
Diseño y mejora de herramientas de análisis, monitorización y visualización.
Desarrollo y optimización de algoritmos de detección de patrones y anomalías en series temporales.
Validación, ajuste y despliegue de modelos de machine learning en colaboración con el equipo de I+D.
Requisitos:

Conocimientos sólidos de Python y SQL.
Experiencia con librerías de análisis de datos como Pandas, NumPy y SciPy.
Conocimientos de scikit-learn y fundamentos de machine learning.
Familiaridad con bases de datos relacionales (PostgreSQL o similares).
Interés por el análisis de datos, las series temporales y la detección de anomalías.
Capacidad de aprendizaje, iniciativa y adaptación a entornos dinámicos.
Se valorará positivamente:

Experiencia previa en proyectos relacionados con series temporales.
Conocimientos de visualización de datos y evaluación de modelos.
Experiencia con TensorFlow o PyTorch.
Participación en proyectos académicos, prácticas, TFG/TFM o proyectos personales relacionados con ciencia de datos e inteligencia artificial.
Perfil académico:

Grado o Máster en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Ciencia de Datos, Matemáticas, Ingeniería Industrial o disciplinas afines.
Qué ofrece la empresa:

Incorporación a un equipo técnico especializado y de tamaño reducido.
Participación en proyectos innovadores con impacto real.
Aprendizaje continuo y desarrollo profesional.
Entorno colaborativo y multidisciplinar.
Modalidad híbrida y flexibilidad horaria.
Posibilidades de crecimiento profesional y asunción progresiva de responsabilidades.

Más información en https://www.linkedin.com/jobs/view/4425466836/