Data Scientist
Grupo SAMPOL, lideres en la transiciÃ3n energÃtica y digital hacia un planeta más sostenible, llevamos 90 años de pasiÃ3n por la innovaciÃ3n creando y diseñando soluciones de ingenierÃa aplicada con especial foco en la energÃa, la digitalizaciÃ3n, las telecomunicaciones y las instalaciones integrales.
En plena fase de expansiÃ3n del Grupo hemos llevado a cabo:
- +4.000 proyectos
- Proyectos internacionales en 23 paÃses y 4 continentes
- +1.000MW de energÃa elÃctrica instalada
- +1.500 profesionales por todo el mundo
Aspiramos a un futuro aÃon más brillante y prometedor, donde la innovaciÃ3n y el crecimiento sigan siendo nuestras señas de identidad, por ello buscamos ampliar nuestro equipo incorporando un/a Data Scientist en nuestra oficina de Palma de Mallorca.
¿Cuál será tu misiÃ3n?
Te encargarás de analizar sistemas energÃticos y generar herramientas de toma de decisiones mediante el uso de tÃcnicas avanzadas de análisis estadÃstico, machine learning y visualizaciÃ3n de datos.
Además, realizarás funciones como:
- Análisis de Datos (Recopilar, limpiar y procesar datos de diferentes fuentes. Utilizar herramientas y lenguajes de programaciÃ3n como Python, SQL, etc., para analizar datos estructurados)
- Desarrollo de Modelos Predictivos (Crear y entrenar modelos de machine learning, RRNN y tÃcnicas estadÃsticas para realizar predicciones, segmentaciones y clasificaciones)
- VisualizaciÃ3n de Datos (Desarrollar informes y dashboards interactivos utilizando herramientas de visualizaciÃ3n).
- ColaboraciÃ3n con equipos multidisciplinarios.
- OptimizaciÃ3n y automatizaciÃ3n de procesos (Implementar soluciones de automatizaciÃ3n para procesos repetitivos de análisis de datos y optimizar modelos y procesos existentes para mejorar su eficiencia y escalabilidad)
- InvestigaciÃ3n e InnovaciÃ3n.
¿Quà esperamos de ti?
- Imprescindible estudios universitarios como Matemáticas, FÃsica y/o IngenierÃa ElectrÃ3nica Industrial y Automática, Informática, de Telecomunicaciones o cualquiera del área STEM.
- Imprescindible Máster en data science.
- Imprescindible experiencia laboral de al menos 4 años en data science.
- Imprescindible nivel alto de Python (tratamiento de datos con pandas, numpy, spark ...; desarrollo de informes con Dash; conocimientos de scraping...) y Bases de datos (SQL)
- Valorables conocimientos de herramientas de contanerizaciÃ3n (Docker, Kubernetes, ...); streaming (Apache Kafka, ...), ETL (Apache Airflow, ...)
- Valorable experiencia en despliegue de herramientas.
- InglÃs alto.
¿Quà te ofrecemos?
- Proyectos desafiantes: Formaras parte de un gran equipo de grandes profesionales que aÃona talento y compromiso obteniendo una visiÃ3n global y transversal en proyectos innovadores y de referencia a nivel internacional.
- Desarrollo profesional: Contarás con oportunidades internas de desarrollo y promociÃ3n dentro del Grupo, además de una inversiÃ3n constante en la mejora de talento a travÃs de formaciÃ3n continua.
- Bienestar: Disfrutamos de un excelente ambiente de trabajo que fomenta el trabajo en equipo, la colaboraciÃ3n y el respeto mutuo; estabilidad laboral; seguro de salud para ti y para tu familia dentro de un plan de retribuciÃ3n flexible; beneficios exclusivos como descuentos en viajes, gasolineras, gimnasios, universidades online, etc; flexibilidad en el horario de entrada y en el tiempo de comida; posibilidad de disfrute de vacaciones en formato de dÃas completos, mañanas o tardes y viernes jornada intensiva durante todo el año.
- Employee Experience: Te brindaremos el apoyo y la guÃa que necesitas para alcanzar tu máximo potencial sintiÃndote escuchado/a y acompañado/a en todo momento.
- Cultura de respeto a la diversidad: Impulsamos la inclusiÃ3n sociolaboral y nos comprometemos con los principios de igualdad y de tolerancia cero frente a todo tipo de discriminaciÃ3n.
- Sostenibilidad: Formaras parte de una empresa que aboga y promueve el uso de energÃas limpias y la transiciÃ3n energÃtica a travÃs de la reducciÃ3n de huella de carbono para un futuro mejor.
¿Construimos el futuro? ¡Ãnete a SAMPOL!