Data Scientist

¿ Quienes somos ?
En Gstock, llevamos desde 2013 revolucionando la gestión de restaurantes y hoteles. Nuestra aplicación web, diseñada específicamente para el sector HORECA, ha ganado la confianza de miles de establecimientos que buscan optimizar sus operaciones y maximizar su rentabilidad.

Nos apasiona lo que hacemos y nos enorgullece el impacto positivo que tenemos en nuestros clientes. Con energía e ilusión, afrontamos este 2025 como un año clave para nuestra expansión a gran escala.

Pertenecemos al grupo Everfield, una plataforma de empresas de software en expansión por toda Europa, con presencia en 8 países y seguimos creciendo.


¿ Qué buscamos ?
• Necesitamos una persona que le apasione la tecnología y sea proactiva.
• Ingeniero de Informática, Matemáticas o similares.
• Capacidad de entender procesos y buscar formas de optimizarlos.
• Conocimiento de las principales tendencias en el mundo del dato.
• Experiencia de al menos 2 años en este perfil.
• Experiencia trabajando con cantidades masivas de datos.
• Capacidad para identificar patrones, tendencias y oportunidades a partir de los datos.
• Buen nivel de inglés escrito y leído.
• Una persona capaz de trabajar sola en el área de Data.


¿ Cual serán tus funciones ?
Desarrollaras la parte de analítica de datos de Gstock.
• Desarrollar, mantener y optimizar pipelines de datos de alta calidad, fiables y robustos.
• Extracción, limpieza y validación de grandes cantidades de datos.
• Desarrollar, aplicar modelos y algoritmos.
• Análisis de datos para identificar patrones y tendencias.
• Interpretación de datos para descubrir soluciones y oportunidades.
• Analítica de datos usando herramientas de Business Intelligence como Apache Superset.


¿Qué ofrecemos?
• Trabajo en remoto 100%.
• Parte de la jornada en horario flexible. La daily stand-up meeting es a las 08:30 y hay que estar conectado hasta las 14:00, el resto del horario te lo organizas tu.
• Sueldo según valía, el rango es entre 26.000 € y 30.000 €.
• Buen ambiente de trabajo.


Requisitos:
• Buena base de matemáticas y estadística.
• Conocimientos en machine learning y modelos analíticos/matemáticos.
• Conocimiento de series temporales.
• Conocimiento en procesamiento de lenguajes naturales. (NLP y LLM)
• Buen dominio Python (pandas, pyspark, numpy, scikit-learn, matplotlib, tensorflow, hugging face, xgboost, catboost).
• Buen dominio SQL.
• Conocimiento con Control de versiones GIT.
• Conocimiento de AWS. (S3, Sagemaker, Bedrock, ...)
• Conocimiento de ecosistemas Big Data. (Spark, Glue, Airflow, Redshift, ...)
• Experiencia en el manejo de formatos de archivos para Big Data, como Parquet.
• Conocimiento de herramientas de visualización de Datos. (Apache Superset, Power BI)