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.

¿Crees que esta puede ser tu nueva oportunidad?

Si quieres unirte a nosotros, no dudes en hacernos llegar tu candidatura! La experiencia en EY es excepcional; constrúyela EY | Building a better working world - EY existe para construir un mundo de trabajo mejor, ayudamos a nuestros clientes, personas y sociedad a crear un valor a largo plazo para generar valor en el mercado. - Gracias a los datos y la tecnología, tenemos equipos en más de 150 países generando confianza y ayudando a los clientes a crecer, transformarse y operar. - Trabajando en Auditoria, Consultoría, Tax, Estrategia y Transacciones, los equipos de EY se hacen las mejores preguntas para encontrar nuevas respuestas a complejos problemas en los que se encuentra nuestro mundo a día de hoy.

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