Científico de datos Spark Machine Learning

Los Objetivos son la prestación de los servicios informáticos relacionados con la ejecución de proyectos de desarrollo e implantación de aplicaciones informáticas o la implantación de soluciones de mercado para satisfacer las necesidades de empresa de pública de transportes

Se incluyen uno o varios de los servicios que se relacionan a continuación:

• Estudios de viabilidad, mercado, selección de herramientas y otros relacionados
• Revisión / optimización de arquitectura
• Dimensionamiento de entornos, asesoramiento del HW/SW necesario y ajustes de arquitectura
• Análisis funcional y técnico
• Diseño
• Construcción e implantación
• Pruebas
• Soporte a la puesta en marcha
• Elaboración de la documentación
• Formación de usuario y técnica
• Gestión y seguimiento de proyectos

Requisitos:

• Estudios mínimos: titulación universitaria (preferentemente Ingeniería Técnica o Superior).
• Experiencia mínima: 3 años en tecnologías big data 
• Imprescindible residente en: Madrid
  
• Conocimientos necesarios: Spark Machine Learning

• Tipo de industria de la oferta: Servicios y tecnología de la información
• Categoría: Administración Pública - Administración del Estado
• Nivel: Empleado/a
• Número de vacantes: 1
• Salario: Salario: Entre 30000/39000 € Bruto/año (Valorables superiores según expertise)
• Beneficios sociales: Flexibilidad horaria, Teletrabajo (formato Híbrido)

Condiciones:

Seguro médico privado
Horario flexible (De lunes a jueves entre las 08:00h a 18:00h (con 1 h para comer), y los viernes de 08:00h a 15:00h)
Posibilidad de Remote Work en formato híbrido (Presencial y RW)
Incorporación Inmediata proyecto Sector Público.
Integración en un equipo de profesionales motivados, en un ambiente de trabajo dinámico.
Modelo de gestión sostenible y políticas de igualdad efectiva que fomenten ambientes de trabajo abiertos e inclusivos.
Contrato indefinido desde el primer día
3 meses de jornada intensiva en verano (Hasta el 15 de septiembre)
Todos los viernes hacemos jornada intensiva