Data Scientist

Job Requirements

¿Nos ayudas a resolver los mayores desafíos de ingeniería?

En Quest Global desarrollamos soluciones de ingeniería y tecnología en todo el ciclo de vida del producto que permiten a nuestros clientes resolver los grandes retos a los que se enfrentan en los sectores aeroespacial y de defensa, automoción, energía, alta tecnología, ferrocarril y semiconductores. Somos más de 23.000 personas en 20 países, apasionadas de la innovación y comprometidas a hacer del mundo un lugar mejor, superando los límites cada día para hacer posible lo que, a priori, parecía imposible.

¿QUÉ HARÁS EN TU DÍA A DÍA?

Buscamos un Data Scientist para incorporarse a un equipo de ingeniería de datos en un entorno de alto rendimiento dentro del sector aeronáutico.

¿QUÉ HARÁS EN TU DÍA A DÍA?

Diseñar e implementar pipelines de grandes volúmenes de datos aeronáuticos.

Ejecutar procesos de limpieza, normalización y validación de datos asegurando su calidad e integridad.

Optimizar el rendimiento de la infraestructura cloud y distribuida (Cloudera/Hadoop/Spark), identificando cuellos de botella y proponiendo mejoras.

Desarrollar y mantener scripts y módulos en Python para automatización de procesos ETL y análisis de datos.

Colaborar en el diseño de modelos de datos y gestión de bases de datos relacionales (PostgreSQL).

Construir y mantener dashboards e informes interactivos para visualización de datos operacionales.

Participar en la compilación e integración de librerías técnicas en entornos Linux.

Mantener el código bajo sistemas de control de versiones (Git) siguiendo buenas prácticas de desarrollo.

¿QUÉ TE OFRECEMOS?

En Quest Global, creemos en la igualdad de oportunidades y nos comprometemos en preservar un entorno de trabajo inclusivo y seguro, garantizando la igualdad de oportunidades en selección, formación y desarrollo en un entorno libre de discriminación por motivos de etnia, edad, nacionalidad, religión, orientación sexual, identidad o expresión de género o cualquier otra circunstancia personal, física o social.

En Quest Global tendrás:

Política de teletrabajo y planes de conciliación. Jornada flexible y posibilidad de trabajo híbrido y en remoto, en función de las características del puesto.

23 días laborales de vacaciones al año, 24 y 31 de diciembre no laborables.

Un día libre por tu cumpleaños, a elegir dentro del mes en el que los cumples.

Plan retributivo flexible: seguro médico privado, tickets restaurante, tickets transporte, cheque guardería, etc.

Plan de formación individualizado y acceso a nuestra plataforma de aprendizaje con más de 7.000 cursos.

Comité de Responsabilidad Social Corporativa, con implicación en diversas actividades de ayuda a grupos sociales desfavorecidos, infancia y diversidad.

Actividades para equipos: deporte, team-building, gestión emocional, Quest Global Fest anual.

Work Experience

¿QUÉ BUSCAMOS?

Grado en Ingeniería en Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o disciplina técnica afín.

Mínimo 3 años de experiencia como Científico de Datos.

Experiencia demostrable trabajando con grandes volúmenes de datos.

Nivel de inglés B2 o superior.

Requisitos imprescindibles:

Python, Pandas, Numpy, SQLAlchemy, psycopg2, matplotlib, plotly/Dash, threading, multiprocessing.

Ecosistema Cloudera: HDFS, Hadoop, Hive, Spark, Hue.

PostgreSQL: diseño de esquemas, consultas optimizadas, gestión de índices.

Linux / Bash scripting a nivel de administración y automatización.

Experiencia en compilación de librerías (make, cmake, gestión de dependencias).

Manejo de herramientas de control de versiones (Git) y entornos de desarrollo (IDE).

Requisitos valorables:

Experiencia con Apache Arrow y procesamiento en memoria de datos columnares.

Conocimientos de Java aplicados a entornos de procesamiento distribuido.

Experiencia previa en el sector aeronáutico, defensa o industria regulada.

Conocimiento de librerías de geolocalización y análisis espacial: h3, geographiclib o similares.

Familiaridad con plataformas cloud (AWS, Azure o GCP) y arquitecturas de datos en la nube.

Experiencia con herramientas de orquestación de pipelines (Airflow, Luigi o similares).

Conocimientos de modelado de datos y metodologías de Data Warehousing.

Contribuciones a proyectos open source o portafolio técnico demostrable (GitHub).