Senior Data Scientist

Your working day offers flexibility, so you can adjust your schedule within a certain margin to best suit your needs. If you work extra hours one day or need to leave early for personal reasons, you can make up the time another day without any issues. Additionally, you can decide whether you want to work from the office or from home.

We are looking for a Data Scientist / ML Engineer to participate in the construction and evolution of advanced solutions for detecting anomalies in telecommunications networks. The selected candidate will work with large volumes of data from network measurement and monitoring platforms, designing and validating statistical and machine learning models that enable the identification of patterns, anomalies, and opportunities to improve user experience. They will be part of an international environment, collaborating with data, product, and engineering teams on a modern cloud architecture based on Databricks and AWS.

• More than 5 years of experience as a Data Scientist, Machine Learning Engineer, or equivalent roles in large-scale data environments.

• Demonstrable experience in developing and validating statistical models to detect patterns, anomalies, and atypical behaviors across large volumes of data (Big Data).

• Solid knowledge of applied statistics, including defining baselines, variance analysis, deviations, confidence levels, and results evaluation.

• Experience working with cloud-native data platforms, preferably Databricks on AWS or similar architectures.

• Knowledge of data processing and transformation using SQL and distributed analytics environments.

• Experience building, training, and operationalizing Machine Learning models will be especially valued.

• Knowledge of MLOps best practices, model deployment, and data pipeline monitoring.

• Experience working with layered data architectures (Bronze, Silver, and Gold) and unified data models.

• Ability to collaborate in multidisciplinary teams and participate in the development of data-driven products end to end.

• English level B2 or higher.

• Residence in Spain and a valid work permit for employed work.

• Experience in the telecommunications sector, network intelligence, or customer experience analysis in telecommunications networks.

• Experience with data from devices, network measurements, geolocation, or crowdsourced data sources.

• Participation in network anomaly detection projects, quality of experience scoring (QoE/QoS), or network performance monitoring systems.

• Experience developing real-time (streaming) data pipelines.

• Knowledge of Data as a Service (DaaS) architectures and data API consumption/exposure.

Tu jornada laboral tiene flexibilidad así que puedes ajustar tu horario dentro de un margen, que será el que más te convenga. Si haces tiempo de más un día o sales antes por necesidades personales, lo compensas otro día sin problemas. Además, puedes decidir si quieres trabajar desde la oficina o desde casa.

Buscamos un/a Data Scientist / ML Engineer para participar en la construcción y evolución de soluciones avanzadas de detección de anomalías en redes de telecomunicaciones. La persona seleccionada trabajará con grandes volúmenes de datos procedentes de plataformas de medición y monitorización de red, diseñando y validando modelos estadísticos y de machine learning que permitan identificar patrones, anomalías y oportunidades de mejora en la experiencia de usuario. Formará parte de un entorno internacional, colaborando con equipos de datos, producto e ingeniería sobre una arquitectura cloud moderna basada en Databricks y AWS.

• Más de 5 años de experiencia como Data Scientist, Machine Learning Engineer o roles equivalentes en entornos de datos a gran escala.

• Experiencia demostrable en el desarrollo y validación de modelos estadísticos para la detección de patrones, anomalías y comportamientos atípicos sobre grandes volúmenes de datos (Big Data).

• Sólidos conocimientos de estadística aplicada, incluyendo definición de líneas base (baseline), análisis de varianza, desviaciones, niveles de confianza y evaluación de resultados.

• Experiencia trabajando con plataformas de datos cloud-native, preferiblemente Databricks sobre AWS o arquitecturas similares.

• Conocimientos en procesamiento y transformación de datos mediante SQL y entornos analíticos distribuidos.

• Experiencia construyendo, entrenando y operacionalizando modelos de Machine Learning será especialmente valorada.

• Conocimiento de buenas prácticas de MLOps, despliegue de modelos y monitorización de pipelines de datos.

• Experiencia trabajando con arquitecturas de datos por capas (Bronze, Silver y Gold) y modelos de datos unificados.

• Capacidad para colaborar en equipos multidisciplinares y participar en el desarrollo de productos basados en datos de principio a fin.

• Nivel de inglés B2 o superior.

• Residencia en España y permiso de trabajo en vigor para trabajar por cuenta ajena.

• Experiencia en el sector de las telecomunicaciones, inteligencia de red (Network Intelligence) o análisis de experiencia de cliente en redes de telecomunicaciones.

• Experiencia con datos procedentes de dispositivos, mediciones de red, geolocalización o fuentes de datos crowdsourced.

• Participación en proyectos de detección de anomalías de red, scoring de calidad de experiencia (QoE/QoS) o sistemas de monitorización de rendimiento de redes.

• Experiencia en desarrollo de pipelines de datos en tiempo real (streaming).

• Conocimientos sobre arquitecturas Data as a Service (DaaS) y consumo/exposición de APIs de datos.