Data Scientist (Sevilla)

Introducción
Grupo Viajes El Corte Inglés es una compañía líder en el sector de viajes que centra su actividad en el viaje vacacional, en el viaje corporativo y en la organización de eventos, incentivos y congresos. Su máximo: hacer felices a las personas en sus viajes y encuentros potenciando su bienestar, impulsando destinos y contribuyendo a una sociedad más amable con una fuerte apuesta por la sostenibilidad
Tanto las agencias como las oficinas centrales cuentan con un equipo humano multidisciplinar integrado por alrededor de 6.000 profesionales repartidos en las distintas empresas que forman la Compañía; Utópica, Viajes El Corte Inglés, Logitravel, Tourmundial, Club de Vacaciones, Smytravel, Tourenia, Traveltool, Smyrooms o Traveltino. Estas filiales cubren todos los segmentos: banco de camas, receptivo, holiday experiences, vacacional, corporativo y MICE.
Pero no sólo nos limitamos a España, estamos presente en más de 20 países con una una fuerte presencia en Portugal, Italia, Francia y América Latina. Para llevar a cabo esta expansión ponemos a la tecnología y a las personas en el centro de nuestros negocios. Por ello, estamos inmersos en un proceso de crecimiento lleno de nuevos retos tecnológicos y organizativos.
Estamos abordando un gran reto y necesitamos personas que quieran formar parte de nuestro equipo para ser parte de este momento tan especial.
¿Qué harás?
Estamos buscando un/a Científico/a de datos con experiencia real en la identificación, definición, desarrollo e implementación de soluciones IA en contextos empresariales, para que se una a nuestro equipo de data en IT transversal. Trabajarás con arquitecturas y tecnologías punteras según las necesidades de cada proyecto (tanto en tiempo real como en batch), proponiendo tus propias soluciones de ciencia de datos para hacer frente a los retos de negocio e integrarlas en su día a día. Esta dinámica te permitirá aplicar tus conocimientos de forma innovadora y mantenerte actualizado con las últimas técnicas en cada proyecto.
Como parte del equipo, estarás a cargo de las diferentes fases dentro del ciclo de los proyectos de Data science:
COMPRENSIÓN DEL PROCESO DE NEGOCIO

Entendimiento de la necesidad de negocio, del proceso, y cómo se toman las decisiones asociadas a dicho proceso.
Identificar los casos de negocio pueden resolverse con ciencia de datos
Identificación de los datos asociados al proceso negocio.
Business Case de la iniciativa.
Liderazgo de proyectos y equipos.

COMPRENSIÓN DE LOS DATOS

Análisis de calidad de datos.
Transformación y depuración de datos.
Modelado de datos y relaciones.
Definición y proceso de ingeniería de variables

MODELIZACIÓN DE ALGORITMOS

Estadística, incluyendo temas como regresión lineal, regresión multivariable y correlación entre variables.
Programación a nivel avanzado. Es necesario dominar los conceptos teóricos de programación, así como los conceptos relacionados de complejidad computacional. En SQL/Python/Spark.
Desarrollo y ajuste de modelos de machine learning y algoritmos de minería de datos, incluyendo algoritmos supervisados (como por ejemplo, árboles de decisión, métodos probabilísticos, SVM, etc) y no supervisados (agrupamiento jerárquico o k-means..) para problemas de clasificación, regresión o clustering.
Uso de Inteligencia Artificial y Deep learning, incluyendo desarrollo de redes neuronales (convolucionales, transformadores…), tratamiento del lenguaje natural (NLP), tratamiento de imágenes, …
Validación y auditoría de análisis y modelos previo a su implementación.
Traducción de resultados y conclusiones a usuarios no técnicos en las áreas de negocio para facilitar su comprensión y uso adecuado de los resultados.

IMPLEMENTACIÓN

Visualización de datos, que permiten identificar patrones de forma visual o presentar los resultados de una forma clara y concisa.
Automatización de procesos a través de su puesta en producción en entornos de arquitecturas cloud que implican distintas tecnologías.
Monitorización, detección de anomalías y programación de alertas en las ejecuciones periódicas del algoritmo.
Mantenimiento y re-entrenamiento del algoritmo de cálculo.
Documentación de entregables técnico-funcionales de los procesos automatizados.

¿Qué esperamos de ti?
Buscamos profesionales que encajen en las siguientes características:

Estudios universitarios, ingeniería, diplomatura o licenciatura de carácter técnico, en Matemáticas, Estadística, Telecomunicaciones, Informática, Física y afines. Ideal Ingeniería Informática + grado en Estadística o Máster o en Ciencia de Datos, estadística o matemáticas.
+2 años de experiencia en desarrollo y puesta en producción de proyectos IA en contextos Empresariales y entornos cloud.
Conocimientos sólidos de machine learning y algoritmos de minería de datos, incluyendo algoritmos supervisados (como por ejemplo, árboles de decisión, métodos probabilísticos, SVM, etc), no supervisados (agrupamiento jerárquico o k-means..) para problemas de clasificación, regresión o clustering.
Conocimientos sólidos en Inteligencia Artificial y Deep learning, incluyendo conocimientos avanzados de redes neuronales (convolucionales, transformadores…), tratamiento del lenguaje natural (NLP), tratamiento de imágenes, …
Experiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos con fines orientados al negocio aplicando soluciones analíticas y descubriendo nuevo conocimiento para la toma de decisiones.
+2 años de experiencia demostrable trabajando con tecnologías Big Data, especialmente Spark, Python y SQL.
Experiencia en modelo de trabajo híbrido con datos estructurados (SQL) y no estructurados (ficheros parquet, json, imágenes…)
Experiencia trabajando en entornos cloud con tecnologías Big Data (Datalake, real time, optimización de procesos…), especialmente Google Cloud Platform.
Capaz de identificar casos donde un proyecto de ciencia de datos ayude a resolver problemas de negocio.
Posees la capacidad (¡y virtud!) de escribir código de calidad, escalable y sabes documentar para que tu trabajo sea mantenible.
Tienes habilidad y te motiva aprender nuevas tecnologías, herramientas y técnicas que te permiten proponer soluciones innovadoras.
Posees una mente analítica
INGLÉS nivel medio – alto

A nivel de habilidades no técnicas, esperamos que puedas aportarnos:

Ser un jugador/a de equipo capaz de colaborar y conectar con las personas del resto del equipo y de la organización
Tu capacidad para liderar proyectos técnicos
Ser capaz de trabajar usando metodologías ágiles
Ser responsable de algunos servicios en todo su ciclo de vida: desarrollo, cambios, mejoras e incidencias
Ser capaz de ver los problemas como oportunidades para mejorar la situación actual. Nuestra visión es lograr identificar casos de negocio que pueden resolverse a través de la aplicación práctica de la ciencia de datos.
Predisposición por mentorizar a otros integrantes del equipo con menos experiencia
Disponibilidad de una alta motivación personal y ambición por crecer. Tenemos muchas oportunidades de aprendizaje y crecimiento para ti
Predisposición y actitud por comprender el negocio, el sector y aportar tus propias ideas

No esperamos que seas experto/a en toda nuestra pila tecnológica, si cuentas con la experiencia para abordar este tipo de retos nos interesa conocerte y escuchar tu experiencia.
¿Qué te ofrecemos?
Si tras leer todo lo anterior crees que encajas y eres el perfil ideal, esto es lo que te podemos ofrecer:

Incorporarte a una gran compañía compuesta por un equipo de más de 6.000 personas que está en constante evolución, crecimiento y mejora.
Incorporarte a una empresa tecnológica con más de 300 profesionales de IT.
Tener tu propio plan personal de carrera.
Seguro de vida y seguro de accidentes.
Tarjeta de compras de El Corte Inglés bonificada.
Precios especiales en los productos de nuestras mayoristas del Grupo Viajes El Corte Inglés.
Ayuda a la formación continua. Somos partners de Microsoft y de Google.
Plan de retribución flexible: seguro de salud, guarderia direct, Tarjeta "Ticket Transporte" y Tarjeta "Ticket Restaurant".
Servicio Sanitario a disposición de la plantilla.

¿Con quién trabajarás?
Junto a otros/as científicos/as de datos en el equipo de Data, trabajarás en proyectos innovadores para las diferentes unidades de negocio. Hemos definido una estrategia de datos transversal para toda la empresa y estamos inmersos en pleno proceso de implantación migrando nuestro datalake al cloud público.
¿Dónde y cuándo lo harás?
Nuestro horario de trabajo normal es el siguiente:

Lunes a jueves de 08:00 a 14:00 y de 15:00 a 17:30
Viernes de 08:00 a 14:00

Damos una gran importancia a la conciliación familiar y por eso intentamos ser flexibles en los horarios, sobre todo de entrada y salida.
En cuanto a presencialidad o teletrabajo, actualmente tenemos un modelo mixto con 50% de teletrabajo y 50% de trabajo presencial en las oficinas.

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