NUWE TECH SL
From Trainee to Senior
hybrid
Spain
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Esta oferta está dirigida a todos esos Nuwers que estén buscando oportunidades en el mundo de las multinacionales.
Trabajar como Data Scientist en una multinacional te coloca en una posición estratégica dentro de una organización de alcance global, donde tu trabajo es crucial para el análisis, modelado y extracción de insights valiosos a partir de grandes volúmenes de datos, fundamentales para la toma de decisiones y la innovación en operaciones y servicios al cliente a nivel internacional. En esta posición, eres responsable de garantizar que los modelos de datos sean precisos, escalables y seguros, lo cual es esencial para gestionar la complejidad de los datos y las necesidades analíticas de una empresa multinacional. Es probable que al trabajar en entornos muy protegidos donde la toma de decisiones tenga que pasar por muchas personas tardes más en utilizar tecnologías de vanguardia que en otros entornos más innovadores, como puede ser el trabajo en una startup. La multinacional ofrece un entorno profesional estructurado con claras rutas de progresión de carrera y amplias oportunidades para el desarrollo personal y profesional a través de una variedad de proyectos. La colaboración con equipos multidisciplinarios y multiculturales expandirá tu visión y experiencia, proporcionándote una comprensión global y diversa. También tendrás oportunidades para participar en proyectos de investigación y desarrollo, explorando nuevas tecnologías y enfoques que puedan ser integrados en los productos y servicios actuales y futuros de la compañía, impulsando así el éxito global de la empresa y fomentando tu crecimiento profesional en un entorno enriquecedor y culturalmente diverso.
Desarrollo y Optimización de Modelos: Crear modelos de machine learning para soportar decisiones y operaciones globales.
Seguridad de la Información: Implementar medidas de seguridad para proteger los datos y modelos.
Integración de Sistemas de Datos: Conectar análisis de datos con otros sistemas internos y servicios externos.
APIs para Datos: Gestionar APIs que faciliten el acceso a insights analíticos.
Pruebas de Modelos: Asegurar la calidad y precisión de los modelos a través de pruebas automatizadas.
Mantenimiento de Modelos: Actualizar y mantener modelos para garantizar su eficacia.
Gestión de Implementaciones: Coordinar el despliegue de soluciones analíticas en producción.
Documentación: Preparar documentación técnica y asegurar el cumplimiento de normativas.
Colaboración Transversal: Trabajar con equipos globales para impulsar proyectos de análisis de datos.
En las multinacionales, la adopción de metodologías ágiles como Scrum y Kanban en el campo de la ciencia de datos refleja la necesidad de flexibilidad y eficacia en el manejo de proyectos analíticos complejos, permitiendo una rápida adaptación a los cambios. Sin embargo, para proyectos de análisis de datos con requisitos bien definidos o que requieren una coordinación global extensa, se pueden emplear metodologías más tradicionales como el modelo en cascada. Además, la integración de prácticas de MLOps (Machine Learning Operations) es crucial para mejorar la colaboración entre los equipos de ciencia de datos y operaciones, acelerando la implementación y la entrega de modelos predictivos.
Los equipos de ciencia de datos en multinacionales varían en tamaño y pueden ser desde pequeños grupos dedicados a proyectos específicos hasta departamentos extensos para iniciativas de datos a gran escala. Estos equipos son inherentemente multidisciplinarios, incluyendo data scientists, ingenieros de datos, especialistas en machine learning, analistas de negocio y expertos en seguridad de datos, trabajando juntos para satisfacer las necesidades analíticas de los proyectos.
La comunicación dentro de una multinacional para los data scientists a menudo implica navegar por una estructura organizativa compleja y diversidad cultural, requiriendo un enfoque estructurado. Aunque las metodologías ágiles promueven la comunicación directa y la colaboración dentro de los equipos, la estructura corporativa global puede ser más jerárquica. Esto exige una coordinación efectiva para alinear los esfuerzos analíticos con las estrategias globales, sin sacrificar la innovación y el intercambio de conocimientos.
Las multinacionales ofrecen flexibilidad en las modalidades de trabajo para los data scientists, incluyendo opciones remotas, híbridas y presenciales, adaptándose a las necesidades post-pandemia. La modalidad elegida depende del tipo de proyecto, los requerimientos de seguridad de los datos y las políticas corporativas, permitiendo acceso a talento global y promoviendo un equilibrio saludable entre la vida laboral y personal. Proyectos de alta seguridad o críticos pueden requerir presencia en la oficina o en ubicaciones específicas para facilitar una colaboración más estrecha y asegurar la protección de los datos.
La progresión laboral y salarial para una posición de data scientist en una multinacional puede ser algo más estructurada debido a la escala y los recursos de la empresa que en otro tipo de empresas (como startups, por ejemplo), ofreciendo caminos de carrera claros y oportunidades de desarrollo profesional. Sin embargo, este camino de desarrollo puede presentar variaciones en función del área profesional donde decidas especializarte (sistemas, producto, negocio, etc.). Aquí tienes un esquema genérico con unos salarios orientativos:
Data Scientist Junior
Tiempo de progresión: 0-2 años.
Rango salarial: 30.000 - 40.000 € anuales.
Responsabilidades: Realizar análisis de datos básicos, aprender metodologías de trabajo y colaborar en proyectos bajo supervisión.
Data Scientist Senior
Tiempo de progresión: 2-5 años.
Rango salarial: 40.000 - 60.000 € anuales.
Responsabilidades: Desarrollar y optimizar modelos complejos de machine learning, mentorizar a data scientists juniors y liderar proyectos analíticos.
Líder de Proyectos de Data Science / Arquitecto de Datos
Tiempo de progresión: 5-10 años de experiencia.
Rango salarial: 60.000 - 75.000 € anuales.
Responsabilidades: Definir estrategias de datos, tomar decisiones analíticas clave y solucionar problemas complejos de análisis de datos.
Gestor de Proyectos de Data Science / Scrum Master en Data Science
Tiempo de progresión: Variable, normalmente después de 5-10 años.
Rango salarial: 45.000 - 65.000 € anuales.
Responsabilidades: Gestionar proyectos de data science, incluyendo cronogramas, presupuestos y coordinación de equipos multidisciplinarios.
Director de Data Science / Chief Data Officer (CDO)
Tiempo de progresión: Más de 10 años de experiencia.
Rango salarial: 75.000 - 100.000 € anuales o más.
Responsabilidades: Dirigir la estrategia de datos de la empresa, liderar equipos de data science y tomar decisiones estratégicas sobre análisis de datos y machine learning.
Especialista en Data Science / Asesor en Análisis Avanzado
Tiempo de progresión: Depende de la especialización y logros, generalmente más de 10 años.
Rango salarial: 55.000 € a más de 80.000 € anuales.
Responsabilidades: Proporcionar expertise en técnicas avanzadas de análisis, liderar la innovación en data science y desarrollar nuevas metodologías o productos.
Algunos de los típicos beneficios que te pueden ofrecer las multinacionales son:
Seguro Médico
Seguro Dental y de Visión
Planes de Jubilación
Flexibilidad Horaria y Trabajo Remoto
Vacaciones Pagadas y Días por Enfermedad
Desarrollo Profesional
Bonificaciones y Participación en las Ganancias
Programas de Bienestar
Licencias de Maternidad/Paternidad Ampliadas
Otros Beneficios (transporte subsidiado, comidas en la oficina, tecnología para uso personal)
Aquí tienes las soft skills más valoradas para este tipo de trabajo son las siguientes:
Comunicación Eficaz
Trabajo en Equipo
Resolución de Problemas
Adaptabilidad y Flexibilidad
Gestión del Tiempo y Priorización
Aprendizaje Continuo
Empatía y Sensibilidad Cultural
Capacidad para Trabajar Bajo Presión
Liderazgo y Gestión de Equipos (para roles senior o de gestión)
Innovación y Creatividad
Pensamiento Estratégico
Colaboración Interdepartamental
Orientación al Detalle
Orientación al Cliente (entendiendo las necesidades del negocio)
Negociación y Manejo de Conflictos (especialmente útil en entornos grandes y complejos)
En NUWE, establecemos colaboraciones tanto con empresas como con empresas de headhunting para garantizar que nuestra comunidad encuentre las mejores ofertas de trabajo, adaptadas a sus preferencias profesionales. Si te interesa trabajar como data scientist en una multinacional, te animamos a aplicar; nosotros y nuestros colaboradores te acompañaremos en la búsqueda del trabajo que estás buscando. Además, te invitamos a participar en alguno de nuestros retos. Estos no solo validan tus conocimientos y habilidades, sino que también te ofrecen una perspectiva real sobre si posees el nivel necesario para formar parte de alguna de estas empresas. Aceptar este desafío puede aumentar tus probabilidades de éxito en un 90%.
