Científico de Datos Asociado en Madrid

Aprenderás de colegas con una variedad de conocimientos técnicos y especializados mientras contribuyes a proyectos complejos y variados. Apoyaremos tu desarrollo profesional mediante formación continua, feedback y oportunidades para profundizar tanto en tus habilidades de ciencia de datos como de consultoría. A medida que tu experiencia crezca, asumirás más responsabilidad en la definición y entrega de soluciones.

Derecho al trabajo, ubicación y patrocinio
Aceptamos solicitudes de candidatos de cualquier parte del mundo. Para puestos ubicados en el Reino Unido, Bélgica, España o Alemania, los solicitantes deben:

• Tener derecho a trabajar en el país donde se encuentra el puesto, o ser elegible para el patrocinio de visado, lo cual podemos considerar caso por caso, y
• Estar físicamente presente en ese país para su primer día de empleo (o poder reubicarse de antemano).

A menos que se indique lo contrario, no se proporciona automáticamente apoyo para la reubicación.

ICF apoya a gobiernos y organizaciones en retos de áreas como la energía, el medio ambiente, la aviación, la salud y las políticas públicas. Nuestro equipo de ciencia de datos trabaja con expertos en la materia para convertir la evidencia y los datos en soluciones prácticas para clientes en el Reino Unido y la UE.

Te unirás a un equipo consolidado y contribuirás al trabajo de ciencia de datos e IA en diversos proyectos de clientes. Trabajando con colegas más experimentados, prepararás datos, probarás enfoques analíticos, ayudarás a desarrollar prototipos y comunicarás el significado de los resultados. Tendrás exposición al proceso de consultoría, aprendiendo cómo convertir preguntas complejas de los clientes en análisis prácticos y comunicar los hallazgos a diversos públicos.

• Trabajar con científicos de datos y expertos en la materia para comprender las preguntas del proyecto, los datos disponibles y los resultados adecuados.
• Limpiar, combinar y explorar conjuntos de datos, escribir código Python claro y documentar tus suposiciones y comprobaciones.
• Construir y comparar modelos estadísticos o de aprendizaje automático sencillos, utilizar líneas de base adecuadas y ayudar a evaluar la precisión, las limitaciones y el sesgo potencial.
• Contribuir a prototipos utilizando métodos adecuados al problema, incluyendo modelos de lenguaje cuando sea apropiado, y probar los resultados cuidadosamente antes de compartirlos.
• Preparar gráficos, hallazgos escritos concisos y material de presentación, explicar tu trabajo a colegas y, con apoyo, a clientes y expertos en la materia.
• Utilizar el feedback y la revisión de código para mejorar tu trabajo, y contribuir a archivos de proyecto reproducibles y al intercambio de conocimientos en el equipo.