Ingeniero de Datos y Machine Learning

• ML & data engineering de extremo a extremo — Has puesto en producción soluciones de Data Science: pipelines de características, flujos de trabajo de entrenamiento y reentrenamiento, versionado de modelos y monitorización en vivo. No prototipos, sino sistemas reales de los que dependen usuarios y flujos de trabajo.

• Python & frameworks de datos modernos — El Python limpio, modular y testeable es tu estándar. Te sientes cómodo con FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic y librerías similares; conoces la diferencia entre código que funciona y código que se despliega.

• Servicios de datos & APIs — Experiencia práctica construyendo APIs REST internas: validación de peticiones, patrones asíncronos, gestión de errores, documentación OpenAPI. Diseñas contratos estables y piensas en el versionado y el rendimiento desde el primer día.

• Modelado de datos & SQL — Sólidas habilidades en bases de datos para cargas de trabajo operativas y analíticas: diseño de esquemas, indexación, particionamiento, optimización de consultas. Te sientes cómodo modelando datos del dominio financiero: resultados de scoring, registros de decisiones, exposición e historial de pagos.

• Cloud & infraestructura — Sólida experiencia en la nube AWS (S3, RDS, EC2, Lambda, IAM, entre otros) desplegando y operando APIs y workers por lotes. Te sientes cómodo contenerizando cargas de trabajo con Docker.

• Ownership & visión de negocio — Equipo pequeño, alta autonomía. Impulsas el trabajo desde la definición del problema hasta la producción con una guía mínima, y mides la calidad en términos de decisiones de crédito, no solo de corrección técnica.

• Trabajo a tiempo completo con contrato indefinido

• Modelo de trabajo híbrido: trabajamos 3 días desde la oficina y 2 días desde casa para mejorar la conciliación de la vida laboral y personal

• Beneficios flexibles con Coverflex: podrás incluir en tu nómina los gastos mensuales de alimentación, transporte, guardería y otros

• Seguro médico: ofrecemos un seguro de salud opcional a través de Sanitas, con tarifas competitivas, y Novicap subvenciona el 30% para garantizar tu bienestar

• Comunícate mejor con tus compañeros inscribiéndote en clases gratuitas de inglés o español si las necesitas

• Membresía de gimnasio con Urban Sports Club, parcialmente subvencionada por Novicap (¡también tenemos un club de running!)

• Compañeros de trabajo increíbles y altamente motivados

• Participarás en nuestros eventos de empresa y conocerás al resto del equipo que está repartido por toda España

• Formarás parte de nuestro entorno de trabajo dinámico e internacional, con una jerarquía plana y comunicación abierta entre equipos

• Biblioteca con muchos libros para elegir. Si no encuentras nada, dínoslo y lo añadiremos a la biblioteca.

• Fruta fresca, café y té gratuitos en la oficina. Sabemos que es lo habitual, pero nos gusta cuidar de ti de todos modos.

Si crees que no cumples con todos los requisitos, aun así nos encantaría saber de ti. ¡Nadie cumple todos los puntos, y buscamos a alguien con ganas de unirse al equipo!

Serás el puente entre Data Science e Engineering. Tu día a día se basará en la construcción de productos/servicios de datos que permitan directamente las decisiones de crédito y fraude; no se trata solo de mover datos, sino de darles forma para crear servicios, modelos y sistemas en los que los usuarios internos confíen y se apoyen.

Para lograr tu misión, deberás:

• Trabajar estrechamente con el equipo de Data Science para poner en producción las soluciones de Data Science

• Hacerte responsable de todo el ciclo de vida de ML: ingeniería de características (feature engineering), flujos de trabajo de entrenamiento y reentrenamiento, versionado de modelos (MLflow) y monitorización en vivo para detectar deriva (drift) y degradación.

• Garantizar que los modelos desplegados cumplan con los estándares de rendimiento y latencia requeridos por los flujos de trabajo automatizados de decisión de crédito.

• Construir APIs internas para exponer el scoring crediticio, las señales de riesgo y las funciones de suscripción (underwriting), que serán consumidas por la plataforma Novicap, los equipos operativos y socios externos.

• Modelar y mantener esquemas de bases de datos para productos de crédito: resultados de scoring, registros de decisiones, seguimiento de exposición, historial de pagos, optimizados tanto para acceso operativo como analítico.

• Hacerte responsable de la capa de datos para nuevos productos (microcréditos, factoring de cartera, supply chain finance) desde cero: definir la lógica de negocio, modelar los datos e implementar pipelines de extremo a extremo.

• Diseñar sistemas que crezcan con los volúmenes de crédito y nuevos tipos de productos, sin requerir un reajuste arquitectónico importante cada vez.

• Aplicar las mejores prácticas de ingeniería de software: código modular, pruebas unitarias y de integración, pipelines de CI/CD y documentación clara.

• Contenerizar y desplegar servicios en AWS con Docker; orquestar flujos de trabajo por lotes (ejecuciones de scoring, actualización de datos) con herramientas como Airflow.

• Data Scientists: iterar rápidamente en la puesta en producción; eres su socio de ingeniería, no solo un paso de despliegue.

• Software Engineers: integrar los servicios de datos en la plataforma de forma limpia, con contratos de API claros e interfaces estables.

• Equipos de Crédito, Riesgo y Underwriting: traducir las necesidades operativas en requisitos robustos de productos de datos.

Al hacerlo, contribuirás al logro de los planes de crecimiento a largo plazo de Novicap

La integridad, la transparencia y la claridad son los pilares de nuestro trabajo. Respetamos nuestros acuerdos y asumimos la responsabilidad de nuestras acciones. Además, somos conscientes de que siempre podemos mejorar y acogemos con satisfacción el feedback para seguir creciendo.

Siempre nos esforzamos por superar las expectativas, garantizando los más altos niveles de profesionalidad, y nuestro objetivo es destacar mediante un enfoque basado en datos.

Y finalmente, somos generosos y damos primero. Apoyamos y contribuimos a nuestra comunidad, buscando el bien común por encima de nuestros propios intereses.