Data Scientist (Madrid, ES, 28046) na KPMG en España

Desde el equipo de LIGHTHOUSE, nuestro centro de excelencia de Data & Analytics, Inteligencia Artificial & Tecnologías Emergentes, ayudamos a nuestros clientes a encontrar la eficiencia y el alto rendimiento en todas sus funciones TIC, tanto internas como externas hacia sus unidades de negocio y proveedores: buscando la máxima eficiencia en la operación de sus servicios y ajustando sus costes; así como incrementando su trascendencia en la cuenta de resultados y facilitando la innovación. 

Actualmente, nos encontramos en proceso de crecimiento y estamos buscando Data Scientist para incorporar al equipo.

¿Qué podrás hacer?

El perfil de Data Scientist tiene como misión principal extraer valor del dato para apoyar la toma de decisiones estratégicas. Esto incluye:

• Diseñar procesos de modelado de datos, algoritmos y modelos predictivos.
• Interpretar datos crudos y extraer patrones significativos.
• Desarrollar soluciones analíticas que impulsen el crecimiento y la competitividad.
• Alinear la estrategia de datos con la estrategia corporativa.
• Gestionar la entrega de información unificada para todas las áreas.
• Participar en el gobierno del dato en arquitecturas complejas.

¿Qué necesitas saber?

Formación y experiencia:

• Formación en Informatica, telecomunicaciones o carreras a fines.
• Experiencia mínima de 2 a 5 años en roles de analista o científico de datos.
• Formación complementaria en estadística, machine learning o inteligencia artificial.

Conocimientos técnicos:

• Programación en Python, R, SQL, Spark.
• Modelado de datos, series temporales, algoritmia.
• Herramientas de visualización: Power BI, Tableau.
• Plataformas cloud: Azure, AWS, Google Cloud.
• Frameworks: Databricks, Hadoop.
• Producción y mantenimiento de modelos de IA.
• Preparación de modelos en entornos cloud.
• Conocimientos en modelos analíticos: series temporales, redes neuronales, regresiones, grafos, ML.
• Experiencia en Deep Learning.
• Entornos Azure, arquitecturas Big Data (Spark, Databricks).

Soft skills:

• Capacidad analítica y conceptual.
• Interlocución con cliente y definición de requisitos funcionales.
• Liderazgo técnico y mentoring de perfiles junior.
• Ética en el uso de datos (cumplimiento normativo, confidencialidad)

Recomendable

• Certificaciones como Azure AI Engineer, Power BI Data Analyst, Lakehouse Fundamentals.
• Experiencia en proyectos internacionales.
• Conocimiento en NLP, Computer Vision.
• Participación en eventos de atracción de talento STEM (como STEMDRINK).