Descripción de la oferta
En QuantIA Ingeniería y Consultoría, nos especializamos en transformar procesos complejos a través de tecnologías de vanguardia como los agentes de IA, Machine Learning, la digitalización, la analítica avanzada y los gemelos digitales.Nuestros socios son destacadas instituciones financieras a nivel mundial, así como empresas líderes en los sectores energético, telecomunicaciones e industrial.Nuestros valores definen nuestra cultura:Excelencia Técnica: Nos apasiona el código limpio, la estructuración lógica y las arquitecturas escalables.Propiedad (Ownership): Cada ingeniero es el responsable final de su impacto.Pragmatismo: Buscamos soluciones que funcionen en producción, no solo en pruebas.Evolución Constante: El aprendizaje es una parte crítica de nuestro stack técnico.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, entender su estructura profunda, aplicar un riguroso análisis estadístico y ejecutar procesos de limpieza, transformación y feature engineering, para luego entrenar y optimizar modelos de Machine Learning que alimentarán nuestras soluciones de producción.Bajo la mentoría directa de nuestros perfiles con mayor experiencia, 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 técnicos:Optimización de Consultas a Gran Escala: Diseñar y realizar consultas complejas en bases de datos relacionales asegurando una ejecución eficiente 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) y aproximaciones de Deep Learning e IA Generativa adaptadas a las necesidades del negocio.Ingeniería de Características 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.Ambiente 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.Requisitos: Lo que buscamos en tiFormación 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 para data science. Librerías esenciales: NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Polars, XGBoost.Deep Learning: 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).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 experimentando 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.¿Estás listo para el reto? Únete a QuantIA.
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