Data Scientist SQL/python

ÚNETE AL EQUIPO COMO DATA SCIENTIST!

• Quieres formar parte de una organización que apuesta por el cuidado de las personas y su crecimiento personal y profesional? ¿Te apasiona el mundo del desarrollo y te gustaría afrontar nuevos desafíos? ¡Únete a Kairós!
• Somos Empresa Great Place To Work desde 2019 por quinto año consecutivo, ocupando el 5 lugar en el año 2024gracias a nuestros valores, nuestra cultura y a los beneficios e iniciativas internas que lanzamos centradas en las personas

Acompañamos a nuestros clientes en proyectos de transformación tecnológica y ágil. Trabajamos en equipos organizados por disciplinas y en squads multidisciplinares en proyectos muy diversos (retail, investigación sanitaria, banca, seguridad, movilidad…).

Aunque hemos crecido mucho en el último año, no queremos olvidarnos de nuestra esencia, centrados siempre en las personas : hacemos seguimiento personal constante con el equipo técnico y de Talento. En Kairós encontrarás proyectos en los que podrás trabajar desde casa, ¡sin perder la cercanía con el resto del equipo!

¿En Kairós buscamos DATA SCIENTIST.

Nuestra capacidad de Data & IA es la de más reciente creación. Con credenciales dentro del ámbito de la salud, la ciencia e investigación, medio ambiente y proyectos en banca y seguridad, está liderada por Inés Huertas y crece incorporando perfiles diversos, con mucho que aportar.

En nuestra disciplina abordamos todo el ciclo de vida, desde la parte de diseño y convergencia de datos a expertos en explotación de datos con BI o Ingenieros de IT. Trabajamos en proyectos de IA generativa, algoritmos de predicción, creación de plataformas de Big Data y generación de cuadros de mando, rodeándote de Kairoseros y Kairoseras con roles cómo Machine Learning Engineer, Data Engineer, Data Scientist, Data Analytics y Data Visualization.

Como miembro del equipo de Análisis de Datos para el Área Comercial, trabajarás en estrecha colaboración con las unidades de producto y de negocio de nuestro cliente, obteniendo información útil basada en datos para respaldar sus decisiones.

Participarás en el diseño y la implementación de proyectos de ciencia de datos utilizando Python y PySpark , y ayudarás a llevar los modelos desde la fase de prototipado hasta la producción. Manipulación de datos con SQL
Python (pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn...)
PySpark (se valorará la experiencia con MLlib)
Experiencia con herramientas de análisis de datos de AWS (S3, Glue, Athena, SageMaker)
Experiencia en el diseño e implementación de soluciones analíticas, desde análisis estadísticos hasta modelos de aprendizaje automático
Capacidad demostrada para trabajar de forma proactiva y autónoma con el fin de alcanzar objetivos definidos
Disponibilidad para asistir a oficinas de cliente uno o dos días por semana.

la experiencia en proyectos de ciencia de datos orientados al negocio en el sector bancario es una gran ventaja
La experiencia en el trabajo con grafos y bases de datos nativas de grafos (Neo4j, JanusGraph, TigerGraph, GraphFrames, PyG, DGL, etc.) es una ventaja

¿Clases de inglés gratuitas, en grupos reducidos.

• 23 días de vacaciones, 24 y 31 de diciembre libres, 1 día para eventos y ¡3 días de libre conciliación!
• Disfrutar del verano con nuestra jornada reducida en agosto y horario intensivo todos los viernes del año.
• Retribución flexible a través de Cobee, para hacer uso en restauración, transporte público, formación y ticket guardería.
• Fortalecimiento de tu marca personal en eventos internos y externos.
• Pero sobre todo... ser parte de una empresa donde se te escucha, se te cuida y donde intentamos hacer todo lo posible por cubrir tus necesidades y expectativas.

Vas a encajar genial si te gusta aprender, compartir tu conocimiento y tratas a la gente con respeto y cariño . Si eres una persona interesada en participar en una cultura abierta, transparente y de confianza y si además, tienes capacidad de organización, responsabilidad y compromiso .

#Estamos comprometidos a crear un entorno inclusivo y respetuoso donde todos los empleados se sientan valorados y tengan la oportunidad de alcanzar su máximo potencial, independientemente de su raza, color, religión, género, identidad o expresión de género, orientación sexual, origen nacional, genética, discapacidad, edad o cualquier otra característica protegida por la ley.