Saltoki lleva más de 40 años siendo el proveedor de confianza para profesionales del sector de fontanería, electricidad y construcción. Pero además de tubería, climatización, iluminación o cableado, también trabajan con otro tipo de material: los datos. Y como en cualquier buena obra, lo importante no es solo tenerlos, sino saber construir algo sólido con ellos.
Buscan a un/a Data Scientist que no se limite a darle al play a un modelo de Machine Learning, sino que sepa arremangarse para traducir conceptos matemáticos complejos a decisiones de negocio reales.
Son un equipo muy techie, ¿te unes?
¿Qué harás?
Para que hablemos el mismo idioma, el de los datos, te contamos que ya son más de 40 años los que avalan a Saltoki como el referente indiscutible para los profesionales de la fontanería, electricidad y construcción. Pero no te equivoques, aquí no venimos a contar ladrillos.
Saltoki nació en 1978 en Pamplona con una visión clara: estar cerca del cliente. Hoy, esa cercanía se traduce en más de 90 puntos de venta y una complejidad logística que requiere una mente analítica capaz de encontrar orden en el caos.
El equipo de tecnología es lo que llamaríamos la crème de la crème: un grupo estable, sin rotación y que trabaja con una visión a largo plazo envidiable. No son de los que "pican y huyen"; aquí se mima el producto.
Te integrarás en un área de datos que está en pleno despegue.
→ Vamos al turrón, ¿qué puedes aportar tú?
Tu misión principal será descifrar los enigmas que esconden los datos de Saltoki para transformarlos en ventajas competitivas. Buscan un perfil con mucho criterio técnico y excelente comunicación que sepa:
- Ser el puente: Actuarás como interlocutor directo con proveedores externos (esos matemáticos que hablan en lenguaje estadístico puro) para aterrizar sus propuestas a la realidad operativa de la empresa.
- Aportar espíritu crítico: Quieren a alguien que no se crea el primer modelo que salga por pantalla. Necesitan que analices, cuestiones y mejores los procesos de Machine Learning existentes.
- Arremangarte en la operativa: Al ser un equipo reducido y colaborativo, te involucrarás en todo el ciclo de vida del dato. Desde entender por qué una "media winsorizada" es vital para un informe de compras, hasta asegurar que el modelo de predicción de stock no alucina.
- Evitar los silos: Trabajan codo con codo. Aportarás tu experiencia para que la ciencia de datos no sea una isla oscura, sino una herramienta que todos en la casa entiendan y valoren.
Tu evolución
En 1 mes
🧱 “Estudio del terreno”
Habrás conocido al equipo, y sobre todo estarás de la mano de Iván para empezar a conocer en profundidad la arquitectura actual, entenderás cómo trabajan los proveedores y qué tecnologías se están utilizando. Te familiarizarás con los flujos de datos y las prioridades del negocio.
Tus responsabilidades
Diseñar y optimizar modelos de Machine Learning que ataquen problemas reales: desde la predicción de la demanda hasta la optimización de rutas o compras.
Analizar grandes volúmenes de datos para extraer esos insights accionables, patrones y tendencias.
Traducir el lenguaje matemático a lenguaje de negocio: Saltoki necesita que seas capaz de explicarle a un responsable de logística por qué el modelo dice lo que dice.
Acompañar la construcción del sistema de ML: Al ser un equipo pequeño, te involucrarás en el ciclo completo end-to-end (análisis de datos, preparación, entrenamiento, validación, despliegue y seguimiento)
Monitorización y salud de los modelos: Desarrollarás mecanismos de monitorización (como dashboards o A/B testing)
Colaborar con proveedores externos: Serás el filtro de calidad que analice si las propuestas de los consultores (esos matemáticos puros) encajan con la realidad de la empresa.
Asegurar la calidad del modelado en SQL y Python: Garantizar que lo que se construye es sólido, escalable y, sobre todo, útil.
Colaborar estrechamente con el equipo de BI: Posibilitarás con tus resultados la creación visualizaciones y dashboards que no solo sean bonitos, sino que cuenten la verdad que esconden los datos.
¿Cómo lo harás?
La comunicación y la coordinación son la clave 👌🏾.
En Saltoki no creen en las metodologías rígidas que asfixian el talento, sino en un enfoque ágil que funciona como un reloj. Los procesos están muy claros y se prioriza la entrega continua de valor.
Tendrás dailies por proyecto o proveedor, sesiones de planificación frecuentes y una comunicación muy fluida tanto con los equipos internos como con tus compañeros y compañeras. Cada nueva iniciativa empieza con una buena toma de requisitos, estimación de esfuerzo, priorización y validación del modelo de datos. No se improvisa, pero tampoco se burocratiza. Trabajarás en un entorno muy maduro, con una plataforma de BI robusta y con un equipo que sabe muy bien lo que hace.
No vienes a arreglar nada que esté roto: vienes a ayudar a crecer sobre una base ya sólida y con una proyección de futuro brutal.
¿Y en la parte técnica y stack?
Tu caja de herramientas diaria será la siguiente:
- SQL & Python: Tus dos pilares fundamentales. Si te gusta bucear en tablas y modelar, te vas a divertir.
- Notebooks: Trabajarás con Jupyter o entornos similares para prototipar y experimentar.
- Ecosistema Cloud: Te moverás por AWS (S3, EC2) y utilizarás Snowflake como almacén de datos de cabecera.
- Visualización: Si conoces Qlik Sense, te entenderás a las mil maravillas con el equipo de BI que gestiona las más de 250 apps en producción.
¿Cuándo trabajarás?
El horario teórico es de 8:00 a 17:00, con una hora para comer, pero puedes moverlo un poco a tu medida (una hora arriba o abajo, sin problema).
Aquí no hay fichaje con reloj de obra: lo importante es que puedas organizarte bien, estar disponible cuando toca y mantener una comunicación fluida con el equipo y con negocio.
Día laborable
Jornada completa
Vacaciones
25 días¿Dónde trabajarás?
Presencial
Teletrabajo
Buscan a una persona que pueda estar físicamente en las oficinas de Madrid el 50% del tiempo (unos 2 o 3 días a la semana). Las oficinas están en C. Río Tinto, 1, Getafe, Madrid
Al principio, la inmersión cultural es fundamental. En Saltoki creen que para entender de verdad cómo se mueven las tuberías, los cables y, sobre todo, los datos, hay que vivir el ambiente de cerca, compartir un café con los compañeros y las compañeras y empaparse del proyecto. Una vez que ya seas de la familia y domines el terreno, la flexibilidad podrá ir a más, pero para arrancar, necesitamos que estés en el centro de operaciones.
¿Con quién trabajarás?
¡Con un equipazo, of course! Donde además hay más manfreditas dentro 🖖🏾
Te incorporarás a un equipo interno de 5 personas muy bien engranado, donde la colaboración es la norma. Trabajarás mano a mano con Iván, que lidera las áreas de datos e IA y será tu persona de referencia para echarte una mano cuando lo necesites.
También te coordinarás con gente de negocio (compras, logística...) y con el equipo de BI, que son los guardianes de todas las aplicaciones en producción. Y, por si fuera poco, también hay equipos externos (4 científicos de datos a mayores) con los que tratarás en tu día a día. ¡Apoyo no te va a faltar!
¿Qué piden?
¿Te imaginas creciendo profesionalmente en un entorno que valore de verdad tu experiencia y esa chispa que le pones a la ciencia de datos y la IA?
En Saltoki buscan, sobre todo, GANAS y ACTITUD para cuestionar procesos, proponer mejoras y no conformarse con lo obvio.
Dicho esto, para que puedas moverte como pez en el agua en el equipo, valorarán especialmente que traigas:
- Base sólida: Grado en Matemáticas, Estadística, Informática o similares.
- Experiencia con "cicatrices": Al menos 3 años peleándote con proyectos de Data Science y analítica avanzada en entornos reales.
- El kit de supervivencia: Dominio alto de SQL (para interrogar a los datos) y Python (para extraer sus secretos).
- Mentalidad MLOps: Experiencia en el ciclo completo: desarrollo, despliegue y mantenimiento. No nos vale con "en mi local funcionaba", buscan a alguien que sepa monitorizar y asegurar que el modelo rinde en el mundo real.
- Interlocución técnica: Capacidad para sentarte con proveedores externos (físicos y matemáticos de alto nivel) y aterrizar sus propuestas al negocio.
Les brillarán los ojitos si además tienes:
- Formación extra: Un máster en IA, Data Science o certificaciones oficiales de AWS (por ejemplo, AWS Certified Machine Learning – Specialty).
- Cloud: Si ya conoces AWS (S3, EC2) y te has movido por Snowflake, el aterrizaje será mucho más suave.
- Visualización: Conocimientos en herramientas de BI como Qlik Sense.
- Inglés técnico para documentación y comunicación eventual con algún proveedor.
Tecnologías
Innegociable
Python
Avanzado 
SQL
Avanzado
Estaría bien
Jupyter
Intermedio
Suma puntos
AWS
Intermedio 
Snowflake
Básico 
Qlik
Básico
Otras habilidades
Innegociable
Adaptabilidad al cambio
Comunicación verbal
Pensamiento analítico
Trabajo en equipo
Estaría bien
Capacidad de escucha
Visión crítica
¿Qué ofrecen?
Salario
Hasta €50KRemoto
50%🏖️ 25 días de vacaciones + 24 y 31 de diciembre que se trabaja media jornada.
📚No hay un presupuesto cerrado de formación, pero todo lo que necesites para seguir creciendo, lo pondrán a tu disposición.
🔐Seguro de accidentes.
Beneficios
Presupuesto para formación
Descuento en productos de la empresa
Dinámicas y eventos de teambuilding
What the FAQ?
No. En este caso buscamos a una persona que viva en España, en concreto en Madrid o sus alrededores.
Serán muy ágiles y necesitan cubrir la posición YA de YA, así que su proceso no será muy largo. Consta de:
- Primera entrevista con foco en comunicación e interlocución (soft skills).
- Segunda entrevista más técnica para entender bien tu experiencia y nivel real. Será una charla técnica.
- Entrevista final con RRHH para hablar de condiciones y salario.
Encajarás de maravilla si eres una persona curiosa, con espíritu crítico y mucha empatía.
En Saltoki valoran a quienes saben escuchar a negocio, entienden sus problemas y no tienen miedo a arremangarse para encontrar soluciones.
Si te gusta aportar, crecer y eres capaz de explicarle un algoritmo a alguien que no sabe lo que es un dataframe con una sonrisa, ya tienes medio pie dentro.
