Nos encontramos en búsqueda de un/a Científico/a de Datos para una empresa especializada exclusivamente en proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Esto les permite estar siempre a la vanguardia tecnológica, trabajar con las últimas herramientas y aprender de forma continua. Su foco son los datos y la inteligencia artificial.

La misión de esta posición será la de impulsar el desarrollo de soluciones analíticas end-to-end y convertir desafíos de negocio en modelos de alto impacto.

Responsabilidades

• Definir y ejecutar la estrategia de desarrollo de software: establecer estándares de calidad del código en Python, definir la estrategia de testing (unitario, integración, E2E) y liderar la arquitectura y documentación de las soluciones, promoviendo las mejores prácticas mediante revisiones de PRs.
• Diseñar y gobernar la arquitectura de datos: liderar el diseño y la optimización de pipelines de datos a gran escala, asegurando rendimiento, escalabilidad, gobernanza y trazabilidad.
• Liderar el ciclo de vida completo de proyectos de Machine Learning: definir la estrategia y la visión a largo plazo para resolver retos de negocio complejos mediante ML, seleccionar arquitecturas, definir métricas de éxito y validar el impacto real en negocio.
• Diseñar y supervisar la estrategia de MLOps: responsabilizarse de la arquitectura de despliegue en producción, crear pipelines de CI/CD robustos y escalables y definir estrategias de monitorización, detección de drift y optimización de costes en entornos cloud.
• Definir la arquitectura de servicios y aplicaciones de datos: establecer buenas prácticas para la construcción de APIs escalables y seguras (FastAPI o similar) y liderar el diseño de la interacción entre servicios, bases de datos y ORMs para crear aplicaciones complejas.
• Liderazgo técnico y estratégico: actuar como referente técnico, definir la hoja de ruta técnica de los proyectos en entornos ágiles, mentorizar al equipo, influir en decisiones estratégicas y gestionar la resolución de bloqueos complejos.

Requisitos

Experiencia y conocimientos técnicos

• Mínimo 5 años de experiencia en proyectos de Datos / IA / ML.
• Desarrollo de software: dominio experto de Python, diseño de arquitecturas de software y patrones de diseño, estrategias avanzadas de testing con pytest y experiencia liderando documentación técnica robusta (ej. MKDocs). Manejo avanzado de Git.
• ML & Data: dominio experto en el ecosistema de Scikit-Learn para soluciones complejas, optimización de pipelines de datos con Pandas y Polars, y experiencia en diseño de arquitecturas de datos y optimización de consultas SQL de alta complejidad.
• Aplicaciones de datos: experiencia en diseño de microservicios para exponer modelos y datos mediante APIs (FastAPI u otros), selección e implementación de ORMs en proyectos complejos y arquitectura de aplicaciones de datos (ej. con Dash).
• Infraestructura & despliegue: experiencia sólida en MLOps, contenedores Docker para producción, optimización de costes y arquitectura en Cloud (GCP, Azure, AWS) y diseño de pipelines de CI/CD complejos con GitHub Actions.

Soft skills

• Liderazgo técnico y visión estratégica.
• Capacidad para mentorizar y hacer crecer al equipo.
• Excelentes habilidades de comunicación e interlocución con stakeholders para defender decisiones técnicas y gestionar conflictos.

¿Qué ofrecemos?

• Salario competitivo: 43.000 € – 50.000 € brutos/año, según conocimientos y experiencia.
• Transparencia en la progresión: el nivel y crecimiento profesional se determinan mediante una rúbrica objetiva y clara.
• Horario flexible + jornada intensiva los viernes.
• Vacaciones flexibles + tu cumpleaños siempre libre.
• Plan de carrera claro y definido con evaluaciones transparentes.
• Plan de formación alineado con tu desarrollo profesional.
• Ambiente participativo y de innovación: proyectos punteros en IA y Machine Learning.

Modalidad de trabajo

• Oficinas en Bilbao con modelo de trabajo híbrido.
• El puesto puede requerirá de visitas ocasionales a clientes en fases estratégicas de los proyectos.

Cultura y metodología

• Trabajo con metodologías ágiles, fomentando la transparencia y la comunicación continua.
• Reuniones de coordinación semanales para planificar las tareas del equipo.
• Uso de Jira y Teams como herramientas de comunicación y gestión de proyectos.
• Alta autonomía para planificar y ejecutar tus tareas, con apoyo técnico y de negocio.
• Cultura basada en confianza, responsabilidad compartida y mejora continua.
• Formarás parte de un equipo multidisciplinar con +10 años de experiencia en IA, dispuesto a compartir conocimientos y crecer juntos.