**Científico de Datos Senior** **Propósito:** Bayer busca un Científico de Datos Senior para incorporarse al Centro de Capacidades de Ciencia de Datos e Ingeniería de Bayer Euroservices dentro del núcleo de Ciencia de los Cultivos. Este puesto desarrollará modelos de ML/IA de vanguardia para impulsar el avance de nuevos productos a través de la cadena de valor de I+D y generar nuevas ideas clave para las partes interesadas de I+D. * La persona trabajará en colaboración con científicos interdisciplinarios, profesionales de TI corporativa e ingenieros de distintas organizaciones para resolver problemas críticos y responder preguntas fundamentales que orienten decisiones clave para nuestro negocio. * Fomentará nuevas ideas innovadoras que permitan desarrollar soluciones sofisticadas e inteligentes de optimización y modelos predictivos. * Trabajará como contribuidor individual dentro de un equipo de científicos de datos. Puede liderar equipos de proyecto multidisciplinares de gran alcance, lo que podría requerir asignar y coordinar el trabajo de otros. **Principales tareas y responsabilidades:** * Desarrollar, implementar y desplegar modelos de ML/IA y tecnologías de imagen de vanguardia en cadenas digitales para proyectos clave de hortalizas, junto con científicos e ingenieros de investigación y desarrollo (I+D) de Ciencia de los Cultivos; * Aplicar modelos analíticos avanzados basados en imágenes, algoritmos de aprendizaje automático e IA, técnicas de investigación operativa y sólida comprensión empresarial para ofrecer conocimientos, recomendaciones y soluciones; * Liderar proyectos basados en imágenes mediante el diseño y la ejecución de experimentos, y comunicar de forma eficaz hitos del proyecto, hallazgos y cronogramas a otros equipos, actualizando oportunamente a las partes interesadas clave; * Desarrollar modelos de DL/IA para simular el rendimiento de los cultivos mediante conjuntos de datos de fenotipado genético, ambiental y digital; * Elaborar informes sostenibles, precisos y con impacto sobre las entradas/salidas de los modelos de imagen, el impacto empresarial y los indicadores clave de rendimiento; * Desplegar modelos de ML/IA empaquetados en contenedores para flujos de trabajo de inferencia; * Demostrar autonomía total al establecer relaciones que favorezcan una colaboración eficaz entre funciones en múltiples organizaciones y participar en iniciativas de flujo de trabajo de la Comunidad de Ciencia de Datos; * Evaluar necesidades y recomendar experimentos y proyectos, sugerir nuevos desarrollos algorítmicos, impulsar decisiones tácticas sobre metodologías y datos requeridos; * Presentar historias convincentes y validadas a todos los niveles de la organización, incluidos compañeros, alta dirección y clientes internos, para impulsar cambios tanto estratégicos como operativos en el negocio; * Desarrollo de código: (20–25 %), Investigación estadística/modelización: (30–35 %), Conocimiento del dominio y asesoramiento a expertos del sector: (30–35 %), Orientación técnica a científicos de datos asociados y científicos de datos, tutoría, desarrollo y presentación de estrategias: (10–15 %). **Relaciones laborales clave:** * Establecer relaciones y redes dentro de la función actual y entre funciones; interactúa principalmente con científicos de datos de múltiples organizaciones y con partes interesadas clave del negocio, incluida la alta dirección. * Miembro activo de la comunidad de ciencia de datos para desarrollar su propia competencia y capacidad, además de compartir las mejores prácticas industriales más recientes en metodologías de ciencia de datos. * Brinda apoyo a su equipo sin la presencia de gestión y se espera que ofrezca liderazgo técnico a todos los niveles de la organización. **Cualificaciones y competencias:** Formación/Experiencia * Título universitario con 8 años de experiencia o máster con 6+ años de experiencia o doctorado con 3 años de experiencia. Competencias (técnicas y personales) * Formación académica o experiencia aplicada en al menos uno de los siguientes campos: Aprendizaje Automático/Aprendizaje Profundo, Inteligencia Artificial, Ciencia de las Imágenes, Visión por Computadora, Fotogrametría y Simulación de Cultivos. * Competencias avanzadas en procesamiento de imágenes, visión por computadora, espacios de color y modelado fotogramétrico. * Comprensión sólida de algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas, así como de estadística avanzada, incluyendo regresión, predicción de series temporales, agrupamiento, árboles de decisión, métodos de análisis exploratorio de datos, simulación y optimización. * Experiencia avanzada en modelado ML/DL y análisis de capas geoespaciales de alta dimensión y multicapa procedentes de modalidades de imagen de última generación, tales como: multiespectral, hiperespectral, LIDAR y sensores térmicos. * Conocimiento demostrable de los conceptos de simulación de gemelos digitales y de cómo los modelos de DL/IA y los modelos físicos del sistema pueden emplearse en simulaciones de cultivos. * Desarrollo y mejora de modelos para proyectos de visión por computadora a partir de vídeos, imágenes fijas o ortomosaicos, ya sea tras la cosecha o directamente en planta, para fenotipado relacionado con plantas. * Sólida formación en marcos de ML y aprendizaje profundo (por ejemplo, XGBoost, PyTorch o TensorFlow), especialmente en su aplicación a datos temporales o espaciales. * Creación de flujos de trabajo o cadenas de procesamiento automatizados para corregir artefactos deformantes en imágenes y oclusiones, incluyendo controles adecuados de calidad y análisis que permitan alcanzar resultados empresariales. * Alta competencia en habilidades computacionales para construir modelos mediante Python u otros paquetes estadísticos y/o matemáticos de programación. * Alta competencia en el despliegue de modelos mediante Docker y familiaridad con la orquestación de modelos. * Experiencia avanzada en entornos de computación en la nube (AWS, GCP) y manejo de grandes conjuntos de datos. * Amplia experiencia en la entrega exitosa de análisis valiosos mediante la aplicación de conocimientos específicos del dominio; evidencia de sólida comprensión empresarial. * Experiencia trabajando dentro del marco Agile Scrum. * Competencias sólidas de comunicación, incluida la realización de presentaciones y la transmisión de análisis cuantitativos complejos de forma clara, concisa y accionable ante audiencias amplias y partes interesadas clave de múltiples funciones. * Excelentes habilidades interpersonales para trabajar y apoyar a colegas globales de forma asíncrona. **Plazo de solicitud:** 23/12/2025–09/01/2026 **Código de referencia:** 859545 **División:** Ciencia de los Cultivos **Ubicación:** España : Cataluña : Barcelona **Área funcional:** Ingeniería y Tecnología **Nivel del puesto:** VS 1.2 **Tipo de empleo:** Indefinido **Jornada laboral:** Completa