Data Scientist
At a glance
Mid-level Data Science role at GFT Technologies. Alcobendas.
Pay not stated Data Scientist salary
dataroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Find problems suited to machine learning, then build, train and check predictive or inference models
- Create scoring, classification, clustering and propensity models for customer scoring, KYC, risk and personalization
- Prepare features, explore data, and set measures and processes for evaluating models
- Coordinate with Data Engineering to put models into production and use the data platform for training and inference
- Help shape reusable machine learning capabilities
What you bring
- At least six years in a comparable data science role
- You bring Python and SQL skills, plus experience with supervised and unsupervised machine learning
- You have worked with scoring, inference models, feature engineering, and model evaluation and monitoring
- You know GCP machine learning tools, BigQuery and MLOps
Who this fits
This role suits a data scientist who works collaboratively, communicates to share knowledge, and takes initiative to improve solutions. The openings are in Madrid and Bilbao.
From the employer
GFT es una compañía pionera en transformación digital. Diseñamos soluciones de negocio centradas en la inteligencia artificial (AI-Centric), modernizamos infraestructuras de TI y desarrollamos sistemas core de nueva generación para líderes del sector bancario, asegurador e industrial. En estrecha colaboración con nuestros clientes, desafiamos los límites para ayudarles a alcanzar todo su potencial.
¿Qué estamos buscando?
Actualmente contamos con vacantes en Madrid y Bilbao para un/a Data Scientist especializado en el diseño y desarrollo de modelos predictivos y de inferencia para unirse a un equipo de datos en crecimiento y participar en la construcción de productos analíticos escalables y de alto impacto que quieran desarrollar su carrera profesional en GFT. Buscamos personas entusiastas, con iniciativa y ganas de seguir aprendiendo, que deseen crecer en un entorno multicultural, dinámico, colaborativo y lleno de retos.
Tus principales responsabilidades serán:
Aunque dependerán de tus conocimientos y experiencia aportada, en general las principales funciones que llevarías a cabo con nosotros serían:
- Identificar casos de uso susceptibles de resolverse mediante ML.
- Diseñar, entrenar y validar modelos predictivos.
- Desarrollar modelos de scoring, clasificación, clustering y propensión.
- Trabajar en casos de uso relacionados con Customer Scoring, KYC, riesgo y personalización.
- Realizar feature engineering y análisis exploratorio.
- Definir métricas y procedimientos de evaluación.
- Trabajar conjuntamente con Data Engineering para industrializar modelos.
- Utilizar la plataforma de datos como fuente de información para entrenamiento e inferencia.
- Participar en el diseño de capacidades de ML reutilizables.
Requisitos:
- Experiencia de 6 años o más en rol similar
- Python y SQL.
- Machine Learning supervisado y no supervisado.
- Scoring y modelos de inferencia.
- Feature engineering.
- Evaluación y monitorización de modelos.
- GCP y ecosistema de ML.
- BigQuery.
- MLOps.
- Muy valorable experiencia en riesgo, KYC, fraude, propensión o scoring en banca.
Competencias personales:
- Trabajo en equipo
- Habilidades de comunicación, favoreciendo dinámicas que permitan el flujo de conocimiento, con interés tanto en aprender como en enseñar.
- Proactividad en la búsqueda de nuevas soluciones y mejoras
En GFT consideramos que la diversidad es uno de nuestros pilares fundamentales y promovemos un entorno de trabajo inclusivo basado en la cooperación y el respeto mutuo. Ofrecemos igualdad de oportunidades a todas las personas sin tener en cuenta su raza, origen cultural, sexo, edad, orientación sexual, identidad de género, discapacidad o creencias religiosas. GFT dispone y ha registrado un Plan de Igualdad que recoge las medidas a adoptar con el objetivo de alcanzar en la empresa la igualdad de trato y de oportunidades entre mujeres y hombres y a eliminar, si es que la hay, la discriminación por razón de sexo.
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