Data Scientist - Digital Hub

Ferrovial es uno de los principales operadores globales de infraestructuras de transporte y mantenemos un firme compromiso con el desarrollo de soluciones sostenibles.

Tenemos presencia en 6 mercados principales; cotizamos en el IBEX 35 y formamos parte de prestigiosos índices de sostenibilidad como el Dow Jones Sustainability Index y FTSE4Good.

Corporación tiene como misión principal diseñar la estrategia de la Compañía, estableciendo las políticas, directrices y guías de actuación globales asociadas a los distintos ámbitos funcionales de la Organización (Finanzas, Recursos Humanos, Asesoría Jurídica, Sistemas de Información, etc.), que posteriormente son desarrolladas y adaptadas a las particularidades de cada Área de Negocio. De igual manera, desarrolla una función de prestación de servicios corporativos a las distintas Compañías del Grupo, a la vez que consolida su información.

Cada año, millones de personas en todo el mundo, usan nuestros aeropuertos, autopistas, coches y grandes infraestructuras. Y nuestra misión es mejorar la experiência de usuario en los servicios que ofrecemos a través de los datos.

¿Cómo lo hacemos?

Con un equipo, Digital Hub, en el que encontrarás excelentes profesionales, con un conocimiento técnico amplio y sobretodo, con un gran espíritu de transformación, innovación y cambio.

Actualmente, contamos con un equipo de unas 30 personas aproximadamente, focalizados en su gran mayoría en extraer valor a partir de los datos (Data Engineers, Data Architects, Data Scientists y Data Analysts).

Y en el futuro? Seguimos apostando por impulsar nuestro área y buscamos para ello jóvenes con talento que quieran formar parte de éstos y otros retos.

Así que, si te apasionan los datos y te gusta trabajar en entornos flexibles, con gente muy proactiva, proyectos dinámicos y un enfoque innovador, ¡únete a nosotros!

Habilidades y experiencia

• Graduado/a en ciencias o ingeniería (preferentemente matemáticas, física, o estudios con fuerte componente cuantitativa).
• Tienes al menos 2 años de experiencia laboral en tareas relativas a analítica, ciencia o ingeniería del dato.
• Posees la capacidad de sintetizar problemas complejos, extrayendo las principales preguntas a las que dar respuesta, así como la creatividad para proponer soluciones sencillas y eficaces.
• Tienes experiencia en el análisis estadístico de datos, incluyendo estadística descriptiva y análisis estadístico avanzado - test de hipótesis, análisis de regresión, series temporales, etc.
• Conoces y tienes interés en aprendizaje automático (ML), teniendo experiencia en las principales herramientas de trabajo (Python / R y sus principales librerías), conociendo los principales tipos de tareas y algoritmos disponibles.
• Eres capaz de dar una interpretación matemática a las soluciones propuestas, entendiendo los fundamentos matemáticos de los algoritmos utilizados y generando hipótesis que te permitan trazar planes de acción relativos a la selección y mejora de algoritmos (selección de muestras, complejidad y eficiencia de algoritmos, parametrización, etc).
• Tienes familiaridad con el ecosistema cloud, conociendo el paradigma de trabajo y el uso de servicios con alguno de los proveedores cloud principales (Azure, AWS, Google Cloud).
• Te apasiona la idea de aplicar tu conocimiento y herramientas de decisión automatizada para solucionar problemas industriales, incluyendo tareas en los dominios de Natural Language Processing, Computer Vision, Robótica, etc.
• Orientación a negocio.
• Capacidad de interlocución y comunicación, tanto en inglés como español. Trabajo en equipo, especialmente bajo metodologías ágiles.

Beneficios

• Formar parte de una empresa líder en su sector, con presencia en 6 mercados principales.
• Trabajar con los mejores profesionales.
• Desarrollo profesional.
• El mejor ambiente de trabajo.
• Los mejores beneficios.
• Estabilidad laboral con contratación indefinida desde el inicio.
• Plan de desarrollo individual con formación técnica y en soft skills.
• Movilidad internacional y entre negocios.
• Tarjeta restaurante (11 euros al día por cada día que tengamos jornada completa).
• Medidas de conciliación: flexibilidad horaria, jornada intensiva los viernes, en navidad, semana santa y verano, días festivos extra y compra de vacaciones.
• Clases de inglés (2 horas a la semana en horario laboral).
• Acceso al Plan de Retribución Flexible (Seguro médico, Tickets guardería, Renting de vehículo, Seguro de vida, Seguro de accidentes, Stock Bonus, Seguro Colectivo de Ahorro y Tarjeta transporte).