Data Scientist Junior

¿Te gustaría formar parte de una empresa que implementa soluciones tecnológicas completas, innovadoras y estratégicas? ¡Nosotr@s en Abast lo hacemos posible! Damos respuesta a las necesidades de nuestros clientes desde diversas áreas de especialización, integrando soluciones IT de alto impacto.

Estamos buscando un/a Data Scientist Junior para sumarse a nuestro equipo de proyectos de BI & BA.

Funciones:

Preparar, limpiar, transformar y analizar datos procedentes de distintas fuentes.

Desarrollar, evaluar y mantener modelos estadísticos y de machine learning.

Programar procesos analíticos utilizando Python y SQL.

Escribir código claro, eficiente, reutilizable y bien documentado.

Participar en proyectos desarrollados en entornos cloud y on-premise.

Colaborar en el despliegue, seguimiento y mejora de los modelos.

Elaborar documentación técnica y comunicar los resultados al resto del equipo.

Lo que te ofrecemos:

Posición estable con revisiones salariales periódicas alineadas a tu evolución profesional.

Formación continua a cargo de la empresa

Modelo de teletrabajo híbrido.

Horario flexible.

Ventajas sociales como un Plan de Retribución Flexible (seguro médico, tarjeta restaurante, cheques guardería y más).

Sus datos serán tratados por Abast Systems & Solutions S.L. , con CIF B59104612 y domicilio en Calle l'equador, 39 -45, 08029, de Barcelona, para incluirlo en los procesos de selección de personal y gestionar su candidatura.

Los datos pueden proceder de portales de empleo, como LinkedIn o InfoJobs, cuando haya aplicado a nuestras ofertas a través de ellas.

Podemos comunicar sus datos a otras entidades del grupo y a proveedores de gestión de selección (ATS), como Bizneo.

En caso de que no nos facilite los datos, no podremos incluirle en ningún proceso de selección de personal.

Se utilizan herramientas tecnológicas únicamente como apoyo al cribado curricular y clasificación de candidaturas y no se adoptan decisiones finales exclusivamente automatizadas sin la intervención humana.

Puede ejercer sus derechos de acceso, rectificación, cancelación, limitación, limitación del tratamiento u oposición, así como, el derecho a la portabilidad de los datos, mediante escrito dirigido a Abast Systems & Solutions S.L. a través de la dirección de correo electrónico: dpo@abast.es, adjuntando fotocopia de su DNI u otro documento equivalente que le identifique.

Sus datos conservarán durante el plazo máximo de 2 años, salvo nos solicite antes su supresión.

Información sobre sistemas de Inteligencia Artificial

Durante el proceso de selección pueden utilizarse sistemas de análisis automatizado para ayudar a clasificar candidaturas en función de criterios objetivos relacionados con el puesto. Estos sistemas funcionan como herramienta de apoyo y sus resultados son siempre revisados por personal de selección, que es quien adopta la decisión final.

Al menos un año de experiencia profesional en ciencia de datos, analítica avanzada o una posición similar.

Formación en Matemáticas, Estadística, Ciencia de Datos, Informática, Ingeniería o una disciplina relacionada.

Experiencia en análisis, limpieza, preparación y visualización de datos.

Conocimientos prácticos de estadística y machine learning.

Experiencia desarrollando modelos de regresión, clasificación o clustering.

Buen manejo de Python y de librerías como pandas, NumPy y scikit-learn.

Conocimientos prácticos de SQL.

Experiencia trabajando con Git.

Capacidad para evaluar modelos, interpretar resultados y detectar posibles problemas en los datos.

Capacidad analítica, autonomía, motivación por aprender y facilidad para trabajar en equipo.

No es necesario cumplir todos estos puntos, pero los valoraremos positivamente:

Spark o PySpark.

Plataformas como Microsoft Azure, Databricks, AWS o Google Cloud.

Desarrollo y despliegue de modelos en entornos cloud.

Entornos Linux e infraestructuras on-premise.

Docker, MLflow y prácticas básicas de MLOps.

Técnicas de forecasting y análisis de series temporales.

Modelos como Random Forest, XGBoost o LightGBM.

Deep learning con PyTorch o TensorFlow.

Inteligencia artificial generativa y LLM, incluyendo prompt engineering, RAG o fine-tuning.

Monitorización y mantenimiento de modelos en producción.