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.