Junior
Analiza datos y entrena modelos con supervisión.
Data Scientist para tu equipo
Un científico de datos que responde preguntas de negocio con modelos: qué va a pasar, qué clientes hay que cuidar o dónde se pierde dinero.
Tecnologías y competencias habituales
- Python
- R
- Pandas
- Scikit-learn
- Jupyter
- Modelos estadísticos
También lo buscarás como data scientist, científico de datos y analista de datos avanzado.
Qué hace un científico de datos
Explora los datos, plantea hipótesis y construye modelos estadísticos y de machine learning para predecir o clasificar. Traduce el resultado a decisiones que el negocio entiende.
Cuándo necesitas uno
- Tienes histórico suficiente y quieres anticipar demanda, averías o bajas de clientes.
- Tomas decisiones importantes por intuición y quieres contrastarlas con datos.
- Participas en un proyecto de I+D que exige modelos y publicaciones.
Qué distingue a un buen científico de datos
- Tiene base estadística sólida y sabe cuándo un modelo sencillo es mejor.
- Trabaja con Python, pandas y scikit-learn con soltura.
- Valida bien: evita fugas de datos y mide con la métrica que importa al negocio.
- Explica los resultados a quien no es técnico.
- Deja su trabajo reproducible para que pueda llevarse a producción.
Junior, middle o senior
Middle
Lleva un caso de uso desde la pregunta hasta el modelo validado.
Senior
Define qué problemas merece la pena atacar y dirige a otros científicos de datos.
Dos formas de trabajar
On Demand
Se suma a tu equipo el tiempo que lo necesites.
Try & Hire
Trabaja contigo y, tras un tiempo, puedes incorporarlo a tu plantilla sin costes.
¿Necesitas un equipo entero? Mira los Agile Squads.
Preguntas frecuentes
¿Qué necesito tener antes de incorporar un científico de datos?
Datos accesibles y una pregunta de negocio clara. Si los datos están dispersos o sucios, conviene empezar con un ingeniero de datos.
¿Qué diferencia hay con un ingeniero de machine learning?
El científico encuentra el modelo que funciona; el ingeniero de ML lo pone en producción y lo mantiene. En equipos pequeños, un perfil sénior cubre ambas partes.
¿Trabaja también con IA generativa?
Muchos sí, pero es otra especialidad. Para asistentes, agentes o búsqueda sobre documentos, mira el perfil de AI Engineer.
¿Puedo incorporarlo después a mi plantilla?
Sí. Con la modalidad Try & Hire trabaja contigo y, tras un tiempo, puedes incorporarlo a tu plantilla sin costes.
¿Cómo se factura?
Pagas por el trabajo realmente efectivo: solo las horas trabajadas. La selección, las bajas, las vacaciones y las sustituciones corren de nuestra cuenta.
¿Trabaja en remoto o en nuestras oficinas?
Como lo necesite tu equipo: en remoto, en híbrido o presencial, en España.
Proyectos donde ya lo hemos hecho
Ver todos los casos
Java y machine learning para una aseguradora, con un único interlocutor
5 profesionales sénior incorporados
- On Demand
- Time to hire: 14 días
Idener
Ingeniería e I+DInvestigadores de IA para cumplir los hitos de un proyecto europeo Horizon
100 % de los hitos europeos entregados en plazo
- On Demand
- Time to hire: 14 días
Cinco proyectos en paralelo con un único equipo
5 proyectos en marcha a la vez con un solo equipo
- On Demand
- Time to hire: 10 días
Cómo llega un perfil a tu equipo
Vendemos calidad: preferimos presentarte a una persona que encaja antes que a cinco que no.
De cada 20 candidatos que evaluamos, te presentamos a uno.
Nos cuentas qué necesitas
El perfil, el nivel, las tecnologías y cómo trabaja tu equipo.
Validamos a la persona
Nuestro equipo técnico revisa su conocimiento real, también cómo trabaja con IA. De cada 20 candidatos, pasa uno.
Te la presentamos
Conoces a la persona antes de decidir. El 93 % de nuestros clientes contrata a la primera que le presentamos.
Empieza en tu equipo
Pagas solo las horas trabajadas. De la selección, las bajas, las vacaciones y las sustituciones nos ocupamos nosotros.
Suele trabajar con
Ver los 16 perfiles de datos y big dataData Engineer
- Apache Spark
- Kafka
- Airflow
- dbt
Machine Learning Engineer
- MLflow
- Kubeflow
- AWS SageMaker
- Azure ML
Data Analyst
- SQL
- Excel avanzado
- Power BI
- Tableau
Experto BI (Business Intelligence)
- Microsoft SSAS/SSIS/SSRS
- MicroStrategy
- IBM Cognos
- SAS
Administrador de BBDD Relacionales (DBA)
- Oracle
- Microsoft SQL Server
- PostgreSQL
- MySQL
Database Developer
- Stored Procedures
- PL/SQL
- T-SQL
- Optimización
Administrador de BBDD NoSQL
- MongoDB
- Cassandra
- Redis
- Elasticsearch
Deep Learning Specialist
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- Redes Neuronales (CNN, RNN)