¿Tienes experiencia como Data Scientist y quieres dar una salto profesional en una gran empresa con carácter internacional?

Verisure Securitas Direct es el líder del mercado europeo en la protección y seguridad de personas para hogares y pequeños negocios, aportando un servicio excepcional a más de 3 millones de clientes con un equipo de más de 17.000 empleados, presentes en 16 países de Europa y América Latina. En Verisure Securitas Direct hemos creado las innovaciones más disruptivas del mercado, las cuales se han convertido en estándar para la industria y el sector.

Nuestro ADN: Pasión, Compromiso, Innovación, Trabajo en Equipo, Confianza y Responsabilidad

Desde el departamento de Gestión de Personas, buscamos a un/a Científico/a de Datos que se incorpore al equipo de People Analytics.

¿Cómo será tu día a día?

• Desarrollar proyectos estratégicos de Data Science con alto impacto en el ámbito de los RRHH, incluyendo modelos predictivos y herramientas para apoyar la toma de decisiones en la gestión del talento y la planificación de la fuerza laboral.

• Desarrollar proyectos data-driven destinados a mejorar la eficiencia y automatización de los procesos internos de Recursos Humanos, diseñando e implementando soluciones end-to-end adaptadas a las necesidades de nuestros clientes internos.

• Desarrollar y desplegar herramientas internas, como aplicaciones web centralizadas para la gestión de datos y la optimización de procesos, plataformas de encuesta y escucha activa a los empleados y otras soluciones de RRHH destinadas a mejorar la calidad y el control de nuestros procesos y a reducir los costes operativos.

• Realizar análisis ad-hoc para el comité de dirección, proporcionando insights para mejorar procesos clave de RRHH como el desarrollo de talento, el compromiso de los empleados y las estrategias de reclutamiento. Proponer soluciones innovadoras respaldadas por datos para impulsar el crecimiento de la empresa.

• Reportar periódicamente los principales KPI de RRHH, así como los resultados de la Encuesta de Compromiso Sostenible al comité de dirección, facilitando la extracción de insights y sus implicaciones para la toma de decisiones estratégicas.

• Colaborar con equipos multidisciplinares para identificar áreas de mejora en los procesos de RRHH y ofrecer soluciones escalables data-driven alineadas con los objetivos estratégicos de la empresa.

• Mantenerse actualizado con los últimos avances en ciencia de datos, MLOps e IA generativa para mejorar continuamente las capacidades del equipo y aplicar tecnologías de vanguardia a los desafíos de RRHH.

Requisitos imprescindibles:

• Al menos 3 años de experiencia profesional trabajando como científico de datos o en un rol de investigación equivalente.

• Formación académica sólida (Grado/Máster en Ciencias de la Computación, Física, Ingeniería, Matemáticas, Economía, etc.), con fundamentos sólidos en estadística.

• Habilidades avanzadas en programación con Python, con experiencia amplia en bibliotecas de manipulación de datos (Pandas, Polars, etc.), frameworks de aprendizaje automático (TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, etc.) y herramientas de visualización de datos (Matplotlib, Plotly, Seaborn, etc.).

• Sólida comprensión de la programación orientada a objetos (POO), con capacidad para interpretar e implementar documentación de bibliotecas de manera efectiva, así como redactar documentación técnica clara y completa.

• Dominio completo del pipeline de MLOps, incluyendo preprocesamiento de datos, entrenamiento, evaluación, implementación, monitoreo, mantenimiento y reentrenamiento de modelos, con experiencia práctica en entornos de nube (p. ej., Azure, AWS, etc.), enfocado en el despliegue de sistemas de IA.

• Experiencia práctica en IA generativa, incluyendo ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLMs) y uso de APIs (OpenAI, Speech Services, Cohere, etc.).

• Experiencia en modelado de datos y herramientas de BI, reporting y visualización (Tableau, Power BI, QlikView, etc.).

• Buen dominio del inglés (mínimo nivel B2).

Requisitos valorables:

• Experiencia desarrollando procesos ETL y configurando pipelines de datos en entornos cloud (Airflow, Azure Data Factory, etc.).

• Familiaridad con frameworks de desarrollo web basados en Python o JavaScript y CSS (Flask, Streamlit, etc. o React, Tailwind CSS, etc.).

• Conocimiento y aplicación de técnicas de experimentación científica (pruebas A/B, pruebas Switchback), y aspectos relacionados como muestreo de población, metodología de pruebas, análisis de significancia estadística, etc.

• Habilidad para realizar consultas SQL avanzadas.

• Experiencia con herramientas de control de versiones como Git.

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