Telefonica SA
TIS_Data Analytics & AI Engineer
OnsiteSeniorMADRID, SpainAI/MLInfrastructure
Our Take
Build advanced analytics and AI solutions for European defense and secure communications projects.
What you’ll do
- Design and optimize advanced dashboards for operational monitoring
- Build data pipelines for ingestion and processing
- Develop ML/AI models for anomaly detection and prediction
- Deploy and monitor models using MLOps practices
- Integrate AI solutions into existing platforms
- Document designs, architectures, and results
- Evaluate new AI trends and propose strategic evolutions
What they’re looking for
- 5+ years in advanced analytics, dashboards, or ML models
- Experience in critical sectors: defense, aerospace, telecom
- Strong knowledge in signal processing or data architectures
- Proficient in Python, SQL
- Experience with ML frameworks: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
- Experience with cloud platforms: Azure, AWS, or Google Cloud
- B2+ English proficiency
What you get
- European strategic projects
- Highly technological environment
- Multidisciplinary team collaboration
- Innovation and technological watch
Skills & Focus Areas
- Python
- SQL
- scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- Power BI
- Tableau
- Azure
As posted by Telefonica SA
En Telefonica Ingeniería de Seguridad buscamos un/a Data Analytics & AI Engineer con sólida experiencia en el diseño y desarrollo de soluciones de analítica avanzada, visualización de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicadas a proyectos estratégicos europeos de defensa, comunicaciones seguras y sistemas críticos.
La persona seleccionada trabajará en un entorno altamente tecnológico, colaborando con equipos multidisciplinares para transformar datos complejos en capacidades operacionales reales.
Responsabilidades principales:
1. Desarrollo de soluciones analíticas
- Diseñar, implementar y optimizar dashboards avanzados para monitorización operacional, análisis predictivo y soporte a la toma de decisiones.
- Construir y mantener pipelines de datos para ingestión, procesamiento y explotación de información procedente de sistemas de defensa y telecomunicaciones.
2. Inteligencia Artificial & Machine Learning
- Desarrollar modelos de ML/AI para detección de anomalías, análisis de señales, predicción de fallos y optimización de recursos.
- Evaluar, ajustar y desplegar modelos en entornos productivos o en sistemas embebidos cuando sea necesario.
3. Ingeniería de Datos y MLOps
- Asegurar la calidad, trazabilidad y gobierno del dato en todo el ciclo de vida del proyecto.
- Participar en procesos de deploy, monitorización y vida útil del modelo bajo buenas prácticas MLOps.
4. Colaboración técnica
- Trabajar con equipos de ingeniería de sistemas, ciberseguridad y telecomunicaciones para integrar soluciones de IA en plataformas ya existentes.
- Documentar diseños, arquitecturas y resultados para auditorías, certificaciones o entregables.
5. Innovación y vigilancia tecnológica
- Evaluar nuevas tendencias en IA generativa, visión artificial, analítica en tiempo real, edge AI y procesamiento de señales, proponiendo evolutivos estratégicos para el negocio.
- Contribuir en propuestas técnicas para proyectos europeos y fondos de innovación.
Formación
- Ingeniería de Telecomunicaciones, Informática, Software, Electrónica o similar.
- Valorable máster o especialización en Data Science, IA, Machine Learning o Big Data.
Experiencia
- 5+ años desarrollando soluciones de analítica avanzada, dashboards o modelos de Machine Learning.
- Experiencia previa en sectores críticos: defensa, aeroespacial, telecomunicaciones, transporte, energía o seguridad.
- Conocimientos sólidos en procesamiento de señales, analítica de datos o arquitecturas distribuidas.
Competencias técnicas
- Lenguajes: Python, SQL (avanzado), R (opcional).
- Frameworks ML: scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost.
- Herramientas de visualización: Power BI, Tableau, Grafana o equivalente.
- Cloud (al menos uno): Azure, AWS, Google Cloud.
- Valorable experiencia en:
- MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow)
- Data Engineering (Spark, Kafka)
- Sistemas en tiempo real o entornos clasificados
- Modelos generativos o IA aplicada a comunicaciones
Competencias personales
- Capacidad analítica, orientación a resultados y pensamiento sistémico.
- Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares y en contextos técnicos complejos.
- Buen nivel de inglés técnico (B2+).
#TISIGUALDAD
#TIS apuesta por la igualdad de oportunidades para mujeres y hombres