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DESCRIPCIóN

En SG Tech impulsamos la transformación digital de las organizaciones a través de soluciones tecnológicas con impacto real. Contamos con más de 25 años de experiencia, un enfoque orientado a resultados y un modelo de trabajo flexible que conecta negocio, datos y tecnología para resolver retos complejos de forma personalizada. Apostamos por la innovación aplicada, el aprendizaje continuo y el talento como palanca de crecimiento, dentro de un entorno colaborativo y de alta exigencia técnica.

Buscamos incorporar un perfil de Data Scientist / Machine Learning Engineer Senior con experiencia sólida en el desarrollo de soluciones avanzadas de machine learning y data science, orientadas a producción y con impacto medible en negocio. La persona seleccionada participará en proyectos de alto valor, trabajando con datos complejos, modelos predictivos y entornos analíticos exigentes, dentro de contextos multidisciplinares donde la capacidad de traducir hallazgos técnicos a lenguaje de negocio será un factor diferencial.

La posición está orientada a profesionales con entre 3 y 5 años de experiencia en roles de Data Science o Machine Learning, habituados a trabajar con Python y ecosistemas de modelado avanzado, tanto en enfoques clásicos como en deep learning. Se valorará especialmente la experiencia con estructuras de grafo, algoritmos clásicos de grafos y Graph Neural Networks, así como el bagaje en proyectos vinculados a clientes del sector financiero o asegurador y/o en entornos de consultoría tecnológica.

El entorno técnico combina modelado predictivo, análisis estadístico aplicado, explotación de grandes volúmenes de datos, cloud y buenas prácticas de ingeniería. Buscamos un perfil con rigor analítico, pensamiento crítico, autonomía y foco en resultados, que además disfrute aprendiendo, cuestionando supuestos y colaborando con equipos diversos para construir soluciones robustas, escalables y accionables.

La ubicación se definirá en función de las oficinas de SG Tech y de nuestra política de presencialidad. La banda económica se valorará en función de los conocimientos y la experiencia aportada por cada candidatura. El nivel de inglés requerido para la posición es alto.

Incorporarte a SG Tech supone sumarte a un ecosistema donde la tecnología se pone al servicio de retos reales, con espacio para crecer, aportar criterio y participar en proyectos que generan valor tangible para el negocio y para los clientes.

REQUISITOS

Imprescindibles

Experiencia profesional mínima de 3 a 5 años en posiciones de Data Science o Machine Learning.
Experiencia demostrable en proyectos de machine learning llevados a producción con impacto de negocio medible.
Python avanzado.
Dominio de Scikit-learn, XGBoost, LightGBM o CatBoost, Pandas y NumPy.
Experiencia con frameworks de Deep Learning: PyTorch o TensorFlow.
Experiencia con arquitecturas para datos tabulares y secuenciales.
Conocimientos de estadística aplicada: tests de hipótesis, inferencia bayesiana, diseño experimental y análisis de supervivencia.
SQL avanzado.
Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.
Experiencia con plataformas cloud: Azure, AWS o GCP.
Familiaridad con prácticas básicas de MLOps: MLflow, versionado de modelos y pipelines de entrenamiento reproducibles.
Manejo de herramientas de visualización y comunicación de resultados: Matplotlib, Seaborn, Plotly y notebooks.
Uso de Git y buenas prácticas de desarrollo de código.
Capacidad para comunicar resultados técnicos de forma clara a perfiles de negocio.
Inglés alto.

Deseables

Experiencia trabajando con datos relacionales complejos o estructuras de grafo.
Manejo de herramientas y librerías de grafos: NetworkX, PyTorch Geometric (PyG), DGL y Neo4j.
Conocimiento de algoritmos clásicos de grafos y Graph Neural Networks.
Experiencia en consultoría tecnológica.
Experiencia en proyectos para clientes del sector financiero o asegurador.
Otros idiomas adicionales al inglés.
Perfil con alta curiosidad técnica, interés por nuevas técnicas, papers y herramientas.
Experiencia trabajando en equipos multidisciplinares y entornos orientados a cliente.
Autonomía, pensamiento crítico, rigor analítico y orientación a resultados.

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