Grado o máster en Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Computer Science, Física o similar
Base sólida en álgebra lineal, probabilidad, estadística y optimización
Programación en Python (pandas, numpy, scikit-learn)
Experiencia práctica con librerías de machine learning y conocimiento de al menos un framework de deep learning (TensorFlow o PyTorch)
Requirements:
Desarrollar y aplicar modelos de machine learning y técnicas de inteligencia artificial para resolver problemas de negocio
Realizar análisis exploratorio de datos, feature engineering y evaluación de modelos con metodologías rigurosas
Implementar y mantener pipelines de machine learning bajo estándares de calidad de software
Colaborar con equipos multidisciplinares y comunicar resultados a perfiles técnicos y de negocio
Job description
En EPAM NEORIS, creemos que la transformación empieza por las personas. Hoy, como parte de EPAM, ampliamos nuestro alcance global y nuestras capacidades, pero mantenemos lo más importante: una cultura donde cada persona puede crecer, aportar y ser protagonista. No buscamos solo cubrir puestos. Buscamos incorporar talento que quiera superarse, aprender constantemente y dejar huella en cada proyecto. Somos un equipo diverso, inclusivo y en constante evolución. Impulsamos ideas, no jerarquías. Apostamos por el desarrollo real de cada persona. Si quieres trabajar en un lugar donde tu crecimiento importa tanto como los resultados, te estamos buscando.
Respaldados por más de 60,000 profesionales en más de 55 países y un sólido modelo Nearshore, conectamos capacidades globales con confianza local para generar impacto real, crecimiento sostenible y resultados de alto valor para nuestros clientes.
Estamos en búsqueda de: Data Scientist (Machine Learning & AI)
Principales responsabilidades:
Desarrollar y aplicar modelos de machine learning y técnicas de inteligencia artificial para resolver problemas de negocio.
Realizar análisis exploratorio de datos, feature engineering y evaluación de modelos con metodologías rigurosas.
Participar en la validación de modelos mediante técnicas como cross-validation, análisis de bias/variance y testing de robustez.
Implementar y mantener pipelines de machine learning (entrenamiento, inferencia y monitorización) bajo estándares de calidad de software.
Contribuir a la explicabilidad de modelos y documentación en entornos regulados.
Colaborar con equipos multidisciplinares y comunicar resultados a perfiles técnicos y de negocio.
Requerimientos:
Excluyentes:
Grado o máster (o estar en último año) en Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Computer Science, Física o similar.
Base sólida en álgebra lineal, probabilidad, estadística y optimización.
Programación en Python (pandas, numpy, scikit-learn).
Experiencia práctica con librerías de machine learning y conocimiento de al menos un framework de deep learning (TensorFlow o PyTorch).
Conocimiento de evaluación de modelos (AUC, precisión/recall, RMSE, etc.).
Manejo de SQL para consulta de datos.
Nivel de inglés profesional.
Deseables:
Conocimientos en NLP, LLMs o técnicas de inteligencia artificial generativa.
Familiaridad con conceptos de MLOps (MLflow, Docker, pipelines, monitorización).
Experiencia con cloud (AWS, Azure o GCP) o herramientas como Databricks.
Interés o conocimiento en entornos financieros o de riesgo.
Conocimientos de validación y gobierno de modelos en entornos regulados.
Ofrecemos
• Contrato indefinido con salario competitivo • Modalidad flexible y posibilidad de trabajo remoto. • Plan de carrera personalizado y formación continua • Participación en proyectos estables con alto componente técnico. • Flexibilidad horaria y enfoque en la conciliación. • Beneficios sociales adaptados a tus necesidades
Te invitamos a conocernos en http://www.neoris.com, Facebook, LinkedIn, Twitter o Instagram: @NEORIS. #LI-CF1
