Este perfil describe a un Científico de Datos senior con habilidades técnicas avanzadas en aprendizaje automático (ML), estadística multivariada, NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) y capacidad para comunicar insights a stakeholders. Además, incluye un fuerte componente de ética de datos y experiencia en entornos cloud (AWS).

🔹 Habilidades Clave

1. Estadística y Experimentación

• Pruebas de hipótesis y diseño de experimentos A/B.
• Análisis multivariado para identificar relaciones complejas en datos.

2. Machine Learning (ML)

• Desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos.
• Optimización y validación de modelos (métricas, cross-validation).
• Modelado avanzado: Sistemas de recomendación, forecasting, optimización.

3. Visualización y Comunicación

• Creación de dashboards en Tableau/Power BI o con librerías de Python/R.
• Storytelling con datos para audiencias no técnicas.

4. Infraestructura y Herramientas

• Cloud (AWS), pipelines ETL y librerías como Pandas, PyTorch, Modin.
• Uso de Spark para big data y SQL para consultas complejas.

5. Gobernanza y Ética

• Cumplimiento de regulaciones (GDPR, HIPAA).
• Buenas prácticas en calidad e integridad de datos.

6. NLP (Valor Añadido)

• Frameworks: Hugging Face, spaCy.
• Modelos de lenguaje: BERT, GPT, RoBERTa.
• Ingeniería de prompts y fine-tuning de LLMs (como ChatGPT).
• Despliegue en producción (AWS SageMaker, Azure ML).
• Experiencia en chatbots/IA conversacional.

🔹 Requisitos Principales

• Formación: Grado/Máster en Ciencia de Datos, Estadística o campos técnicos.
• Experiencia: 4-5 años en roles similares.
• Programación: Python avanzado (Pandas, Scikit-learn, PyTorch).
• Soft Skills: Comunicación clara, resolución de problemas y adaptabilidad.

🔹 Entorno de Trabajo

• Presencial híbrido (2-3 días/semana en Barcelona).