¡Hola Data Lover!

En SDG, no solo tendrás la oportunidad de formar parte de algo increíble, ¡sino que vivirás lo que significa ser un auténtico especialista enData & Analytics!

¿Estás preparadx para embarcarte en esta emocionante aventura?con nosotrxs, podrás potenciar todas tus habilidades y capacidades analíticas, tecnológicas y de negocio.

¡Es hora de despegar hacia el futuro mediante el poder de los datos!Únete a nosotros y prepárate para romper las reglas y alcanzar tu mejor versión✨.

Descubre el poder de SDG: líderes globales en la industria del dato

En SDG trabajamos para la mitad de las empresas del IBEX-35, pero también en multitud de compañías internacionales.Gracias al boom de la analítica, estamos en unritmo constante de crecimiento, y desde 1994 nos hemos convertido en elsocio de confianzapara empresas que desean maximizar todo el potencial de sus datos.

Si buscas formar parte de una compañía 100% especializada en#Data & #Analytics, ¡te estamos esperando!

Requisitos mínimos

Titulación en Matemáticas, Estadística, Ingeniería Informática, o cualquier otra titulación de ámbito técnico y con una base demostrable en técnicas estadísticas y de ciencia de datos. Al menos 6 años de experiencia profesional como científico de datos, desarrollando casos de uso en diferentes industrias y liderando el diseño de solución al respecto. Capacidad de entendimiento de problemas de negocio y de traslación de los mismos a términos analíticos, identificando correctamente objetivos de corto y largo plazo, y siendo capaz de estructurar un plan de proyecto acorde a los mismos. Experiencia demostrable en diferentes ámbitos de solución de machine learning, tanto supervisados como no supervisados: modelos de regresión lineal y logística, series temporales, sistemas de clasificación, problemas de segmentación, deep learning, NLP y procesamiento de imágenes. Conocimientos cuantitativos en relación a los aspectos que rodean el desarrollo de soluciones de analítica avanzada: contrastes de hipótesis, diseño de experimentos, control estadístico de procesos, análisis de supervivencia Experiencia demostrable evaluando el rendimiento de soluciones de analítica predictiva, así como definiendo KPIs de monitorización al respecto. Conocimiento y experiencia en las tecnologías relevantes para la actividad de la ciencia de datos, esencialmente: SQL, Python, R y herramientas cloud relacionadas. Habilidades comunicativas y de exposición en catalán.

Requisitos recomendados

Máster y/o doctorado en una temática relacionada con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Experiencia previa en consultoría dentro del mundo de data & analytics. Conocimientos teóricos y prácticos acerca del ciclo de vida de las soluciones de ML en contextos empresariales, así como de la metodología MLOps. Experiencia en la definición de métodos y estrategias para la medición del rendimiento y el impacto de soluciones predictivas. Experiencia en otros aspectos relacionados con la ciencia de datos más allá de los puramente cuantitativos: ingeniería de datos, desarrollo software, arquitecturas cloud Experiencia previa liderando equipos y proyectos en el ámbito de la ciencia de datos. Certificaciones en tecnologías o ámbitos relevantes para la actividad del científico de datos.

Acerca de la compañía y el puesto

SDG Group es una firma de consultoría global focalizada exclusivamente en soluciones de data & analytics, cubriendo con ello toda la cadena de valor del dato, y proporcionando planes de carrera tanto de consultoría como de especialización para todos aquellos que quieran progresar en el mundo del dato. Además, a través de nuestra cultura Smart Work tendrás la posibilidad de definir el modelo de trabajo que más se adapte a ti y a tus necesidades personales, al mismo tiempo que puedas colaborar en iniciativas de gran impacto para clientes punteros en sus respectivas industrias.

ComoData Scientistdel área de Data Science, tumisiónserá formar parte de equipos multidisciplinares con el objetivo de ayudar a nuestros clientes a desarrollar soluciones de machine learning e inteligencia artificial en entornos de alta complejidad técnica, y con una visión end-to-end: desde el análisis inicial del negocio y la experimentación, hasta la puesta en producción de los sistemas de analítica avanzada.

Tendrás la posibilidad de utilizar un amplio espectro de tecnologías innovadoras para la construcción de soluciones de IA bajo diversos paradigmas de analítica predictiva y deep learning, aplicando todo ello en una gran diversidad de industrias y contextos de negocio.

Asimismo, gracias a nuestro path de especialista tendrás la oportunidad de crecer como científico de datos, contando con herramientas y recursos para tu continuo aprendizaje y crecimiento, al mismo tiempo que te involucras en diferentes retos que permitan tanto a SDG Group como a nuestros clientes explotar al máximo las posibilidades infinitas que nos ofrece la inteligencia artificial.

Responsabilidades

Desarrollar soluciones basadas en datos para retos empresariales difíciles en una amplia gama de dominios empresariales mediante el uso de técnicas de ciencia de datos de última generación y comprender cómo convertir la teoría y los modelos en operaciones de la empresa. Trabajar con las partes interesadas de toda la organización para identificar oportunidades de aprovechar los datos internos y externos. Garantizar la aplicación de la solución de ciencia de datos para generar valor y otros resultados empresariales, así como para respaldar las iniciativas de ahorro de costes. Trabajar en colaboración con diferentes equipos funcionales y de ingeniería para diseñar e implementar soluciones integrales de análisis avanzado, sobre todo de aprendizaje automático e ingeniería artificial, y supervisar los resultados.  Liderar el desarrollo de procesos y herramientas para supervisar y analizar el rendimiento y la precisión de los sistemas AI/ML (MLOps). Mantenerse al día de las últimas tendencias tecnológicas en el ámbito de la IA y la ciencia de datos. Asesoramiento experto al negocio en términos de oportunidades, modelado de datos y ciencia de datos

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