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Misión del puesto

Ser la persona responsable de convertir datos complejos en inteligencia accionable, diseñando pipelines, modelos y métricas que alimenten nuestros productos de IA, sistemas de matching persona–territorio y herramientas de decisión para clientes públicos y multilaterales.

No buscamos solo modelos: buscamos criterio, robustez y trazabilidad.

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Responsabilidades clave

1. Ingeniería de datos y arquitectura

• Diseñar y mantener pipelines de datos end-to-end (ingestión, limpieza, enriquecimiento, almacenamiento).

• Integrar fuentes múltiples: datos territoriales, socioeconómicos, encuestas, APIs públicas, datos propios y datos no estructurados.

• Definir modelos de datos coherentes para productos SaaS y proyectos europeos.

• Trabajar con arquitecturas tipo Data Lake / Data Warehouse.

2. Modelado y analítica avanzada

• Desarrollar y mantener modelos de Machine Learning (clasificación, scoring, matching, clustering, predicción).

• Participar en sistemas de recomendación persona–territorio y análisis de idoneidad.

• Definir métricas, KPIs y criterios de evaluación de modelos (no solo accuracy).

• Colaborar en el diseño de modelos explicables y auditables (XAI cuando aplique).

3. IA responsable y calidad del dato

• Garantizar calidad, trazabilidad y reproducibilidad de los datos y modelos.

• Aplicar principios de ética de la IA, sesgos, gobernanza del dato y cumplimiento normativo (GDPR, IA Act cuando aplique).

• Documentar datasets, features y decisiones técnicas de forma clara.

4. Colaboración producto–negocio

• Trabajar estrechamente con producto, UX, frontend y negocio para aterrizar necesidades reales.

• Traducir problemas sociales y territoriales complejos en soluciones basadas en datos.

• Apoyar propuestas técnicas para proyectos europeos, pilotos y clientes institucionales.

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Requisitos imprescindibles

Técnicos

• Python sólido (pandas, numpy, scikit-learn, etc.).

• SQL avanzado.

• Experiencia real en pipelines de datos y tratamiento de datos sucios/heterogéneos.

• Experiencia práctica con modelos de ML en producción o pre-producción.

• Conocimientos de bases de datos relacionales y no relacionales.

• Familiaridad con entornos cloud (GCP, AWS o similar).

• Buen criterio para decidir cuándo usar ML y cuándo no.

De enfoque

• Capacidad analítica + pensamiento crítico.

• Mentalidad de producto, no solo de experimentación.

• Interés real por impacto social, políticas públicas, sostenibilidad o GovTech.

• Capacidad de trabajar con autonomía en contextos poco definidos.

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Muy valorable

• Experiencia en datos territoriales, sociales o demográficos.

• Conocimiento de GIS / datos geoespaciales.

• Experiencia en proyectos europeos (Horizon, Erasmus, Interreg…).

• Conocimientos de MLOps, Airflow, Docker o similares.

• Background mixto (datos + ciencias sociales, matemáticas, ingeniería).

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Qué ofrecemos

• Trabajar en problemas reales de alto impacto, no en datasets de juguete.

• Influencia directa en el producto y en decisiones estratégicas.

• Equipo senior, multidisciplinar y con criterio.

• Flexibilidad real y cultura de confianza.

• Crecimiento profesional ligado a la evolución de la compañía.