HIPRA es una empresa farmacéutica y biotecnológica enfocada en la prevención y diagnóstico para salud animal y humana, con una amplia gama de vacunas altamente innovadoras y un avanzado servicio de diagnóstico.
Tiene una sólida presencia internacional en más de 40 países con filiales propias, 11 centros de diagnóstico y 6 plantas de producción ubicadas estratégicamente en Europa (España) y América (Brasil).
La investigación y el desarrollo constituyen el núcleo de su conocimiento. HIPRA dedica el 10% de su facturación anual a actividades de I+D que se concentran en la creación y aplicación de los últimos avances científicos para el desarrollo de vacunas innovadoras de la más alta calidad. Para darle un valor añadido a su experiencia en vacunación, la empresa también desarrolla dispositivos médicos y servicios de trazabilidad.
En HIPRA, buscamos un/a Project Data Scientist Junior apasionado/a por el análisis de datos y con capacidad para aportar valor mediante soluciones basadas en estadística avanzada y machine learning.
Te unirás a un equipo dinámico y multidisciplinar en un entorno innovador donde los datos son esenciales para la toma de decisiones estratégicas.
Formación Académica
Buscamos personas que dispongan de:
* Grado en Matemáticas, Física, Estadística, Ingenieria Informática o áreas afines.
Idiomas
* Inglés avanzado (oral y escrito).
Conocimientos Técnicos
* Programación: Experiencia con R y/o Python.
* Machine Learning: Familiaridad con algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos avanzados.
* Estadística: Uso de métodos estadísticos aplicados a análisis de datos.
Deseable
* SQL: Conocimientos en bases de datos y consultas.
* Visualización de Datos: Manejo de herramientas como Tableau, Power BI, Matplotlib o ggplot2.
* Excel: Nivel avanzado.
Buscamos personas autónomas, a las que les guste trabajar en equipo y que tengan una gran capacidad comunicativa.
Responsabilidades Principales
* Diseñar, desarrollar e implementar modelos de machine learning y análisis estadístico para resolver problemas complejos.
* Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
* Desarrollar herramientas y scripts en R y/o Python para el tratamiento y visualización de datos.
* Comunicar hallazgos y resultados a diferentes niveles de la organización de forma clara y efectiva.
* Colaborar con equipos multidisciplinarios para identificar oportunidades de mejora a través del análisis de datos.
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