Data Scientist en Consultoría IT

Esta oferta está dirigida a todos esos Nuwers que estén buscando oportunidades en el mundo de la consultoría tecnológica.

Trabajar en una consultoría tecnológica, especialmente en el ámbito de la ciencia de datos, requiere un compromiso profundo con la utilización de datos para impulsar la innovación, mejorar la toma de decisiones y resolver problemas complejos. Las consultorías tecnológicas especializadas en data science ofrecen asesoramiento experto y soluciones basadas en datos a empresas y organizaciones con el objetivo de descubrir patrones valiosos, predecir tendencias futuras y optimizar procesos a través del análisis avanzado de datos y el desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos.

La combinación de trabajar por proyectos y por clientes en una consultoría tecnológica de data science promueve un crecimiento profesional acelerado, ofreciendo a los científicos de datos la oportunidad de convertirse en líderes de pensamiento en sus áreas de especialización y contribuir significativamente al éxito y la transformación de las empresas a través del poder de los datos.

Responsabilidades

1. Análisis y Limpieza de Datos: Recopilar y procesar grandes conjuntos de datos para prepararlos para el análisis.
2. Modelado Estadístico y Machine Learning: Desarrollar modelos para predecir comportamientos y tendencias.
3. Visualización de Datos: Crear gráficos y reportes para comunicar los hallazgos de manera efectiva.
4. Desarrollo de Algoritmos: Diseñar y optimizar algoritmos para analizar grandes volúmenes de datos y extraer patrones o anomalías relevantes.
5. Pruebas y Validación de Modelos: Asegurar la precisión de los modelos a través de pruebas rigurosas.
6. Mantenimiento y Actualización de Modelos: Ajustar los modelos existentes para mantener su relevancia.
7. Integración de Sistemas: Colaborar en la integración de soluciones analíticas en la infraestructura existente.
8. Documentación: Elaborar documentación sobre los procesos y modelos de análisis.
9. Colaboración con Otros Equipos: Trabajar con equipos multidisciplinarios para implementar soluciones basadas en datos.
10. Innovación y Aprendizaje Continuo: Mantenerse al día con las últimas tendencias en ciencia de datos.

Cómo es el entorno de trabajo?

Metodología de trabajo

Las metodologías ágiles, como Scrum y Kanban, se aplican en el campo de la ciencia de datos por su capacidad para manejar la incertidumbre inherente a la exploración de datos y el desarrollo de modelos. Estas metodologías fomentan la experimentación, la iteración rápida de modelos, y la adaptabilidad a los cambios en los requisitos del proyecto o en los datos disponibles. La implementación de ciclos cortos de trabajo permite a los equipos de data science entregar valor de manera continua y ajustar sus enfoques basados en el feedback y los resultados obtenidos.

Para proyectos de data science con objetivos bien definidos o cuando se requiere integrar soluciones de análisis de datos en sistemas existentes, algunas consultorías podrían optar por metodologías más tradicionales. Además, prácticas de MLOps (una adaptación de DevOps en el contexto de machine learning) están ganando tracción para mejorar la colaboración entre los equipos de data science y operaciones, facilitando la implementación y el mantenimiento de modelos en producción.

En data science, los equipos suelen ser pequeños a medianos, compuestos por científicos de datos, ingenieros de datos, analistas de negocio, y especialistas en visualización, entre otros. Esta composición multidisciplinaria es clave para abarcar todos los aspectos de un proyecto de análisis de datos, desde la recopilación y limpieza de datos hasta el desarrollo y la implementación de modelos.

Comunicación y estructura

En entornos ágiles aplicados a la ciencia de datos, roles como el "Data Science Manager" o el "Lead Data Scientist" suelen adoptar un enfoque de liderazgo servicial, similar al del "Scrum Master", facilitando recursos, orientación y eliminando obstáculos para el equipo. La estructura dentro de los equipos de data science tiende a ser plana, promoviendo una comunicación abierta y directa tanto entre los miembros del equipo como con los stakeholders, incluyendo el "Product Owner" que representa los requisitos y necesidades del cliente.

Modalidad de trabajo

La modalidad de trabajo en data science varía entre remoto, híbrido y presencial, dependiendo de las políticas de la consultoría y las necesidades del proyecto. La tendencia hacia modelos de trabajo flexibles se ha acentuado, permitiendo a los data scientists trabajar de manera remota o en un modelo híbrido que combine trabajo a distancia con encuentros presenciales para fomentar la colaboración y la creatividad. Esto ofrece ventajas como el acceso a una mayor variedad de talento y una mayor flexibilidad para los empleados, aunque algunos proyectos pueden requerir trabajo presencial por cuestiones de seguridad de datos o colaboración intensiva.

Progresión laboral, salario y beneficios

Progresión laboral y salarial

1. Tiempo de progresión: 0-2 años.
   Responsabilidades: Análisis exploratorio de datos, limpieza de datos, y apoyo en el desarrollo de modelos estadísticos y de machine learning bajo la supervisión de científicos de datos más experimentados.
2. Tiempo de progresión: 2-5 años.
   Responsabilidades: Desarrollo y optimización de modelos complejos de machine learning, liderazgo en proyectos de análisis de datos, y mentoría a científicos de datos juniors.
3. Líder de Equipo de Ciencia de Datos / Data Science Manager
   Tiempo de progresión: 5-10 años de experiencia.
   Responsabilidades: Supervisión del equipo de ciencia de datos, definición de estrategias de análisis y modelado, y coordinación entre equipos técnicos y de negocio.
4. Director de Ciencia de Datos
   Tiempo de progresión: Variable, posiblemente 10-15 años.
   Responsabilidades: Dirección estratégica de proyectos de ciencia de datos a gran escala, innovación y adopción de nuevas tecnologías, y liderazgo en la implementación de soluciones de datos en la organización.
5. Consultor Especializado en Data Science
   Tiempo de progresión: Depende de la especialización y experiencia, generalmente 10+ años.
   Responsabilidades: Asesoramiento y consultoría especializada en proyectos de data science, análisis de necesidades complejas de datos, y diseño e implementación de soluciones analíticas avanzadas.

Rango salarial: 65.000 - 80.000 € anuales o más.

Beneficios

1. Seguro Dental y de Visión
2. Planes de Jubilación
3. Flexibilidad Horaria y Trabajo Remoto
4. Vacaciones Pagadas y Días por Enfermedad
5. Desarrollo Profesional
6. Bonificaciones y Participación en las Ganancias
7. Licencias de Maternidad / Paternidad Ampliadas
8. Otros Beneficios (transporte subsidiado, comidas en la oficina, tecnología para uso personal)

Habilidades necesarias

1. Comunicación Eficaz
2. Trabajo en Equipo
3. Adaptabilidad y Flexibilidad
4. Gestión del Tiempo y Priorización
5. Empatía y Sensibilidad Cultural
6. Capacidad para Trabajar Bajo Presión
7. Habilidades de Negociación y Persuasión
8. Orientación al Cliente

Cómo puedes conseguir este trabajo?

En NUWE, establecemos colaboraciones tanto con empresas como con empresas de headhunting para garantizar que nuestra comunidad encuentre las mejores ofertas de trabajo, adaptadas a sus preferencias profesionales. Si te interesa trabajar como data scientist en una consultora tecnológica, te animamos a aplicar; nosotros y nuestros colaboradores te acompañaremos en la búsqueda del trabajo que estás buscando. Además, te invitamos a participar en alguno de nuestros retos. Estos no solo validan tus conocimientos y habilidades, sino que también te ofrecen una perspectiva real sobre si posees el nivel necesario para formar parte de alguna de estas empresas. Aceptar este desafío puede aumentar tus probabilidades de éxito en un 90%.