Ofertas de empleo en Pepper Finance

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Java Spark Ciencia de datos Capacidad de análisis Modelado Ciencias de la computación Modelos predictivos Agilidad Visualización Refinado y comercialización de petróleo y gas Python TSQL Git Machine Learning Power BI Tableau

Si tienes experiencia como Data Scientist, trabajas con modelos de ML y cuentas con entre 2 y 5 años de trayectoria profesional, queremos conocerte mejor. Si te interesa dar el siguiente paso con nosotros, lee detenidamente la oferta, inscríbete y te damos todos los detalles.

Pepper España es una compañía líder en financiación al consumo, especializada en soluciones de pago aplazado para clientes y comercios. Con una fuerte orientación a negocio y tecnología, la compañía apuesta por el uso de datos, analítica avanzada y Machine Learning para ofrecer las propuestas de financiación más agiles e innovadoras del sector del Consumer Finance.

¿Cuáles serán tus responsabilidades?

• Análisis de grandes volúmenes de datos para detectar patrones y oportunidades.
• Desarrollo de modelos predictivos y algoritmos de Machine Learning aplicados a negocio.
• Diseño, entrenamiento, validación y monitorización de modelos
• Implementación y despliegue de soluciones analíticas en producción.
• Participación en iniciativas de IA e IA Generativa.

¿Qué buscamos?

• Experiencia de 2–5 años en Data Science, Machine Learning o analítica avanzada, trabajando con grandes volúmenes de información.
• Nivel avanzado de Python y SQL.
• Experiencia desarrollando modelos de Machine Learning (Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM…).
• Sólida base en estadística aplicada y análisis de datos.
• Experiencia con Git y buenas prácticas de desarrollo.
• Conocimiento de herramientas de visualización (Power BI, Tableau).
• Ingles, nivel medio-alto, se pondrá en práctica en reuniones con proveedores.

¿Qué te ofrecemos?

• Contrato indefinido
• Salario competitivo según valía + bonus anual.
• Modelo híbrido (3 días oficina / 2 remoto)
• Oficinas en Madrid Capital, CP 28007.
• Beneficios sociales (seguro médico y seguro de vida).
• Formación.
• Plan de carrera, opciones reales de desarrollo y crecimiento dentro de la compañía.