Descripción de la oferta
Buscamos un/a Senior Data Scientist para incorporarse a un entorno de banca de inversión altamente dinámico y regulado, donde participarás en el desarrollo, validación e industrialización de modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicados a problemas de alto impacto de negocio.Tendrás la oportunidad de trabajar en un contexto donde la IA está transformando la forma en la que opera la banca de inversión, mejorando la toma de decisiones, la automatización de procesos, la gestión del riesgo y las capacidades analíticas orientadas a cliente.Trabajarás de forma transversal con equipos de data science, ingeniería y negocio, cubriendo todo el ciclo de vida del modelo: desde la definición del problema hasta su despliegue, monitorización y mantenimiento en producción.ResponsabilidadesDesarrollo de modelos avanzados de Machine Learning, estadística e IA (supervisado, no supervisado, series temporales, NLP, detección de anomalías, etc.) aplicados a casos de uso de SCIB.Exploración de datos, ingeniería de variables y evaluación rigurosa de modelos.Aplicación de buenas prácticas de validación: cross-validation, análisis de sesgo-varianza, calibración, robustez y sensibilidad.Construcción y mantenimiento de pipelines reproducibles de ML (entrenamiento, inferencia y monitorización).Implementación de soluciones explicables y alineadas con entornos regulados (SHAP, feature importance, estabilidad, documentación).Comunicación clara de resultados a perfiles técnicos y no técnicos, traduciendo necesidades de negocio en problemas de modelado.Investigación y prototipado de técnicas avanzadas de IA (deep learning, LLMs, embeddings, etc.).Requisitos imprescindiblesGrado o máster en Matemáticas, Física, Ingeniería, Informática, Data Science o similar.Sólidos fundamentos en álgebra lineal, probabilidad, estadística y optimización.Experiencia de 3–4 años en posiciones similares.Dominio de Python (código limpio, testing básico, buenas prácticas de desarrollo).Experiencia con librerías de ML como scikit-learn y conocimiento de PyTorch o TensorFlow.Experiencia con pandas, numpy y SQL.Conocimiento en modelado de series temporales, experimentación y métricas (AUC, precision/recall, RMSE, calibración, etc.).Buenas habilidades de comunicación y trabajo en equipo.Inglés fluido para reuniones en entorno profesional.Requisitos valorablesExperiencia previa en entornos de banca o consultoría.Conocimientos en NLP, transformers, embeddings o IA generativa.Experiencia con MLOps (MLflow, Docker, CI/CD, monitorización de modelos).Experiencia con cloud (AWS, Azure o GCP).Conocimiento de Databricks o entornos distribuidos (Spark).Familiaridad con productos de banca de inversión (lending, trade finance, DCM/ECM, etc.).Conocimientos en gobierno del modelo y entornos regulados.Conocimiento de métricas financieras (P&L, balance, RWA, FTP).Entendimiento de riesgos financieros (crédito, mercado, liquidez, operacional) y modelos asociados (PD, LGD, EAD, scorecards, stress testing).CondicionesExperiencia: 3–4 años mínimo.Jornada: 40h semanales todo el añoJulio y agosto: 35h semanales (7h/día)Modalidad: presencial en Madrid (según política de la empresa).Salario: hasta 43Ks, negociable para perfiles especialmente destacados.
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