**Introducción**:
**Tus tareas**:
- Dar apoyo en la identificación de problemas en los que la ciencia de datos proporciona un valor añadido real para Lidl
- Utilizar algoritmos de última generación para optimizar diferentes procesos y generar pruebas de concepto, utilizando nuestra plataforma Big Data
- Realizar pruebas piloto junto con dpto.
de negocio especializados
- Colaborar en todas las fases del proyecto, ideación, comprensión del dato, procesamiento del dato, modelización, prototipado, evaluación, integración y despliegue
- Apoyar en la transición de las herramientas tradicionales a los productos de Analytics, maximizando el grado de automatización donde sea posible, empleando los métodos y algoritmos más adecuados
- Participar activamente en el intercambio de ideas con expertos de diferentes países, y apoyar a los/as compañeros/as del dpto.
de IT en la transición a la fase de industrialización de los recursos de Analytics
**Tu perfil**:
- Estudios universitarios en Estadística, Matemáticas o similares
- Conocimientos en Python, PySpark y SQL
- Base sólida en Estadística, probabilidad, aprendizaje automático y análisis de datos masivos
- Habilidades para comprender preguntas y escenarios complejos, analizarlos en detalle y presentar los conocimientos adquiridos a una audiencia no técnica
- Se valorará persona organizada, creativa, orientada a resultados y con mentalidad práctica
- Conocimientos en Snowflake, Databricks, Confluence, Devops, Pycharm, y metodología Agile
- Conocimientos altos de inglés
**Qué te ofrecemos**:
- Te facilitamos formación teórico-práctica adaptada a tu puesto de trabajo, para que seas capaz de enfrentar cada reto con éxito.
- Garantizamos desde el inicio del proceso de selección que éste se desarrollará en base a criterios objetivos.
La preocupación por eliminar la brecha de género, así como cualquier otro tipo de discriminación alcanza también a nuestra política salarial, en la que rige el principio de equidad retributiva ante el desempeño de las mismas funciones.
- Y un equipo como no te imaginas.