Senior Data Scientist

Datu-analista baten bila gabiltza, IAko taldeko jardueren buru izan dadin, IKTA arloaren barruan. IDEKOko eta enpresa bezeroetako diziplina anitzeko taldeekin lankidetzan arituko da, komunikazio eraginkorrerako, zorroztasunerako, lidergorako eta erabakitzeko gaitasuna garatuz.

ZEREGINAK:

-Industria-enpresentzako IAko proiektuak definitzea eta gauzatzea

-Idekoko adimen artifizialeko taldearen barruan, IAko proiektuen zuzendaritza teknikoa eta zuzendaritza zientifikoa.



Buscamos a una persona analista de datos para que lidere las actividades del grupo de IA dentro de la línea de TICA. Estará en colaboración con equipos multidisciplinares
tanto de IDEKO como de las empresas clientes, desarrollando y mostrando una aptitud hacia la comunicación eficaz, rigurosidad, liderazgo y mente resolutiva.

FUNCIONES:

-Definir y ejecutar proyectos de IA para empresas industriales

-Dirección técnica de proyectos y dirección científica de IA dentro del grupo de inteligencia artificial de Ideko.

ESKATZEN DA:

-Formakuntza: Ingeniaritza informatikoa edo Matematikan goi-mailako tituludunak
(lizentziatura, masterra edo doktoregoa).

-Hizkuntzak: Ingelesa aurreratua.

-Gutxienez 5 urteko esperientzia antzeko esparruetan.

Ezagutzak:

-Proiektuen kudeaketa

-Machine Learning, Deep Learning eta Data Scienceren teknika eta algoritmoak menderatzea.

-Esperientzia praktikoa garapen-frameworketan: Keras, Numpy, Pandas, Java, Python, R eta AWS.

-Estatistika aplikatua, banaketak, etab.

-Datuak diseinatzeko ereduak, dimentsioereduak.

-Datu-base erlazionalak eta NO-SQL menderatzea.

-Softwarea garatzeko metodologia arinak.



REQUISITOS:

-Formación: Titulados Superiores (Licenciatura, Máster o Doctorado) en Ingeniería Informática o Matemáticas.

-Idiomas: Inglés avanzado.

-Experiencia mínima de 5 años en ámbitos similares.

Conocimientos:

-Gestión de proyectos

-Dominio de técnica y algoritmos de Machine Learning, Deep Learning y Data Science.

-Experiencia práctica en frameworks de desarrollo cómo Keras, Numpy, Pandas, Java, Python, R, y AWS.

-Estadística aplicada, distribuciones...

-Patrones de diseño de datos, modelos dimensionales.

-Dominio de bases de datos relacionales y NOSQL.

-Metodología ágiles de desarrollo software.