Descripción de la oferta
Data Scientist for Engine Health Monitoring (F,M,X) Solicitud ID: 25779 País: España Ubicación: Ctra Torrejón-Ajalvir, M-108 km 4Ajalvir, Madrid 28864 Localización: Ajalvir Área y Subarea Ingeniería /UND Posición a la que reporta Manager Soporte Logístico Objetivo: Desarrollo de herramientas para el análisis de datos de vuelo. Funciones y Responsabilidades El Data Scientist - Data Engineer se encarga del desarrollo de software en lenguaje Python, el mantenimiento y desarrollo de procesos automáticos, la creación de pipelines de despliegue continuo y la gestión de bases de datos SQL. Además será responsable de diseñar, implementar y optimizar modelos predictivos y algoritmos analíticos aplicados a la gestión de flotas de aeronaves. Estas tareas combinan habilidades técnicas avanzadas con un enfoque en la automatización y eficiencia en el manejo de datos. Desarrollar herramientas automáticas de análisis de datos de vuelo y comprobar la funcionalidad junto con los Analistas de flota. Conocer redes y servidores SFTP, así como protocolos y puertos para la transferencia segura de información. Realizar web scraping para extraer datos de sitios webs cuando sea necesario. Desarrollar herramientas de ingeniería de datos y redes neuronales para el procesamiento y análisis avanzado de datos. Perfil Requerido Experiencia: Deseable 3 años como Data Scientist, preferiblemente en análisis de datos de operaciones o gestión de flotas aeronáuticas. Experiencia con herramientas de análisis de datos: Python, R, SQL y plataformas en la nube (AWS, Google Cloud, Azure). Conocimiento en modelos predictivos, machine learning y optimización matemática aplicada a sistemas complejos. Experto en Python (pandas, scikit‑learn, TensorFlow, Keras) y tecnologías en la nube. Valorables conocimientos en desarrollo de aplicaciones web (Flutter, JavaScript, Angular). Conocimiento en bases de datos relacionales y no relacionales (MySQL, PostgreSQL). Experiencia en integración y consumo de datos mediante APIs. Experiencia con repositorios de código y despliegue continuo (Git, Subversion, pipelines, DevOps). Familiaridad con sistemas de gestión de flotas y tecnologías aeronáuticas. Conocimiento de algoritmos de optimización y análisis de series temporales. Valorado conocimiento de herramientas de visualización: Tableau, Power BI, Diadem. Formación: Ingeniería Aeroespacial (preferentemente). Idiomas: Inglés Alto, fluido a nivel escrito y hablado (C1). Competencias: Trabajo en equipo, Orientación al cliente, Orientación a Resultados. #J-18808-Ljbffr
