En EY, tendrás la oportunidad de desarrollar una carrera tan única como tú, con una visión global, el apoyo, la cultura inclusiva y la tecnología para convertirte en la mejor versión de ti. Contamos con tu voz y perspectiva únicas para ayudar a que EY también sea aún mejor. Súmate a nosotros y construye una experiencia excepcional para ti y un mejor mundo de negocio para todos.
La oportunidad: Desde EY Consulting nos hemos adaptado a la naturaleza de los sectores, a las nuevas necesidades que tienen nuestros clientes y los acompañamos en su transformación digital. Somos innovadores, ágiles, colaborativos y alineamos objetivos de estrategia de negocio con las nuevas tecnologías. Uno de nuestros pilares es transformar el negocio a través de nuevas tecnologías e innovación atrayendo y cautivando el talento excepcional.
EY Consulting nos dividimos en dos grandes áreas: Business Consulting y Technology Consulting. Desde Business Consulting realizamos proyectos de estrategia de negocio, optimización de procesos y gestión del cambio. En Technology Consulting desarrollamos soluciones vinculadas a las áreas de Big Data & Analytics, Cyberseguridad, SAP, Automatización de procesos de negocio (RPA, NLP…), entorno Cloud, etc.
Requisitos:
- 2 a 3 años de experiencia en proyectos de ciencia de datos.
- Experiencia en empresas de consultoría, tecnología o industrias intensivas en datos (minería, energía, logística, transporte).
- Haber liderado técnicamente proyectos de optimización, predicción, analítica avanzada o inteligencia artificial aplicada a operaciones.
- Estudios en Ingeniería, matemáticas, estadísticas, computación o disciplinas afines.
- Deseable: Postgrado en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o áreas relacionadas.
- Ingles intermedio.
- Conocimientos en lenguajes: Python, SQL, R (opcional)
- Frameworks: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
- Plataformas: Databricks, Azure ML, AWS Sagemarker o GCP Vertex AI.
- MLOps: MLflow, CI/CD, Contenedores (Dockers/Kubernetes)
- Visualización: Power BI, Tableau o similares.
Funciones:
- Desarrollar modelos de machine learning, optimización y analítica avanzada aplicados a problemas de negocio de gran escala.
- Diseñar y ejecutar experimentos, evaluando métricas de desempeño y asegurando la calidad de los resultados.
- Implementar soluciones en entornos productivos, trabajando junto a ingenieros de datos y arquitectos de software.
- Documentar metodologías, pipelines y resultados de forma clara y estructurada para asegurar reproducibilidad.
- Colaborar con áreas de negocio para traducir necesidades en soluciones analíticas concretas.
- Mantenerse actualizado en tecnologías y frameworks de ciencia de datos para proponer mejoras técnicas.
Principales desafíos de la posición:
- Convertir datos complejos en modelos y análisis que generen valor tangible en operaciones reales.
- Asegurar que los modelos desarrollados sean escalables, mantenibles y con buen desempeño en ambientes de producción.
- Balancear investigación y experimentación técnica con la entrega de resultados prácticos y aplicables.
- Adaptarse a distintos dominios de negocio (minería, energía, transporte) aplicando metodologías de ciencia de datos. Mantener altos estándares técnicos en el desarrollo de modelos, sin perder foco en plazos y prioridades del proyecto.