Descripción de la oferta
Tu rol en el equipo de Data & AIComo Junior Data Scientist, te integrarás en nuestra unidad de IA Avanzada y Ciencia de Datos. Tu día a día estará centrado en enfrentarte a tablas de datos, hablar de, entender su estructura profunda, aplicar un riguroso análisis estadístico y ejecutar procesos de limpieza, transformación y feature engineering para, posteriormente, entrenar y optimizar los modelos de Machine Learning que alimentarán nuestras soluciones de producción.Bajo la mentoría directa de nuestros perfiles con un mayor background, asumirás desafíos desde el primer día en el diseño y entrenamiento de modelos, acelerando exponencialmente tu evolución hacia roles de Arquitectura de IA, MLOps y Liderazgo Técnico.Tus desafíos técnicosOptimización de Consultas a Gran Escala: Diseñar y realizar consultas complejas para analizar bases de datos relacionales asegurando una ejecución productiva en entornos de gran tamaño.Desarrollo y Entrenamiento de Modelos: Diseñar, entrenar y evaluar modelos predictivos y de Machine Learning tradicional (clasificación, regresión, series temporales) así como aproximaciones de Deep Learning e IA Generativa adaptadas a las necesidades del negocio.Ingeniería de Características (Feature Engineering) y Datos: Diseñar y ejecutar pipelines de preprocesamiento, limpieza y transformación de datos a gran escala, garantizando la calidad y la consistencia del dato antes del entrenamiento.Despliegue y Colaboración (Ecosistema MLOps): Colaborar activamente con el equipo de ingeniería para empaquetar, versionar (Git, DVC) y desplegar modelos en entornos de pruebas y producción a través de APIs eficientes.Investigación Aplicada: Mantenerse al día con el estado del arte de la IA, realizando pruebas de concepto (PoCs) rápidas para resolver problemas complejos de nuestros clientes.¿Por qué elegir QuantIA?Proyectos de Vanguardia: Trabajarás en el core de soluciones reales de IA y agentes inteligentes para las empresas de primer nivel, superando el entorno puramente académico.Entorno de Alto Rendimiento: Un equipo de ingenieros donde el rigor técnico, las matemáticas avanzadas y la innovación en producción son la norma.Mentoría Personalizada: Acceso directo a expertos del sector que impulsarán tus habilidades de ingeniería de software y MLOps desde el primer año.Modelo Híbrido (Madrid): Disfruta de lo mejor de ambos mundos con 3 días de colaboración en oficina y 2 días de trabajo en remoto.RequisitosFormación Académica:Grado Universitario en Ingeniería Informática o similares, Ciencia de Datos, Matemáticas o Física.Se valorará de forma muy preferente haber cursado un Máster Especializado en Inteligencia Artificial, Machine Learning o Data Science.Experiencia en el Sector: Mínimo 1 año de experiencia práctica desarrollando modelos de ML o Data Science.Stack Tecnológico Core:Dominio fluido de Python a data science.Librerías esenciales de datos y ML (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Polars, XGBoost).Conocimiento o exposición a frameworks de Deep Learning (PyTorch o TensorFlow).Consultas a bases de datos (SQL).Fundamentos de Ingeniería de Software: Buen manejo de control de versiones (Git) y escritura de código limpio.Comunicación y Redacción: Excelencia en la comunicación técnica en español y fluidez en Inglés (B2 o superior) para la lectura de papers científicos y documentación técnica.Soft Skills: Curiosidad intelectual, fuerte base lógico-matemática y mentalidad orientada a la resolución de problemas mediante el método científico.Se valorará (Plus Técnico)Ecosistema Cloud & Data: Familiaridad básica con servicios de IA en la nube (AWS, Azure o GCP).IA Generativa / LLMs: Experiencia académica o personal trasteando con frameworks como LangChain, LlamaIndex o fine-tuning de modelos de Hugging Face.Portafolio Técnico: Perfil de GitHub activo, participación en competiciones de Kaggle o publicaciones académicas en el ámbito de la IA.
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