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Data Scientist – Modelado y Análisis de Datos

UVE Solutions · Manresa

Mid 🇪🇸 Español
Python SQL Machine Learning MLOps Dashboards

Descripcion del puesto

Acerca del puesto

Únete al equipo de UVE Solutions como Data Scientist y trabaja de forma end‑to‑end con los datos, desde la exploración hasta la generación de insights de negocio para clientes del sector de gran consumo. Colaborarás con un grupo joven y dinámico en un entorno híbrido.

Responsabilidades principales

  • Realizar análisis exploratorios (EDA) sobre datos de censo, variables sociodemográficas y maestros.
  • Construir y mantener variables, features y datasets para modelos de segmentación, potenciales y geomarketing.
  • Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning para segmentación de clientes y cálculo de potenciales.
  • Desarrollar queries SQL y scripts en Python para extracción, transformación y validación de grandes volúmenes de datos.
  • Apoyar la evolución de maestros de datos e integrar fuentes internas y externas.
  • Participar en la puesta en producción siguiendo buenas prácticas de MLOps (versionado, testing, monitorización).
  • Crear visualizaciones, dashboards e informes ad‑hoc para comunicar resultados a equipos de negocio.
  • Documentar metodologías, lógica de negocio y definiciones de variables.

Perfil requerido

  • Experiencia mínima de 3 a 5 años en roles de ciencia de datos o analítica avanzada.
  • Capacidad para trabajar de manera autónoma y en equipo.
  • Orientación a resultados y a la generación de valor para el cliente.

Habilidades requeridas

  • Python
  • SQL
  • Machine Learning
  • MLOps
  • Data Visualization / Dashboards

Lo que ofrecemos

  • Modelo híbrido con flexibilidad horaria y viernes intensivo.
  • Planes de carrera y formación continua.
  • Posibilidad de elegir la oficina entre Manresa y Sant Cugat.
  • Beneficios flexibles: ticket restaurant, transporte, guardería, seguro médico.
  • Catering con cobertura de 5 € por comida en oficina.
  • Ambiente de trabajo colaborativo y dinámico.

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