Prácticas ciencia de datos

Cognodata, empresa líder en el sector de Customer Science y en Marketing Automation, dedicada a la generación de resultados de negocio mediante la gestión avanzada de la información de clientes, liderando cambios del sector y mejora de su posición competitiva, requiere para sus oficinas en Madrid una persona en prácticas con fuerte base técnica y curiosidad intelectual para trabajar en el desarrollo de sistemas agénticos avanzados aplicados a investigación científica y matemática.

Sus principales responsabilidades serán:

• Automatizar tareas de investigación (related work, hipótesis, detección de relaciones)
• Proponer mejoras o nuevos enfoques en trabajos existentes
• Experimentar con arquitecturas cognitivas basadas en LLMs
• Diseñar agentes capaces de razonar, experimentar y aprender

Habilidades necesarias:

• Compromiso 💪
• Iniciativa 🚀
• Comunicación efectiva 🗣️
• Autonomía 🤝
• Capacidad de adaptación 🌍

Podemos ofrecerte:

Un puesto dinámico en una compañía con ganas de crecer, desarrollarse y conseguir más éxitos gracias a tu ayuda. Además:

• 📄 Convenio de prácticas de 6 meses ampliable 12 meses. Comenzando en Septiembre
• 🚀 Carrera profesional: ¡tú decides hasta dónde quieres llegar!
• 📚 Formación: udemy, LKD learning, plataformas de idiomas...
• 😊 Buen ambiente laboral
• ⏰ Flexibilidad horaria
• 🕒 Horario: jornada completa preferiblemente
• 🏠 Teletrabajo: híbrido en Madrid (2 días presenciales y 3 remoto).

¿Quieres conocer más? ¡Ínscribete!

Estudiante de último año o máster en: Matemáticas, Física, Computer Science o similar

Conocimientos de Python (se realizará prueba)

Alta capacidad de abstracción y pensamiento estructurado

Interés por: Inteligencia Artificial, Sistemas basados en agentes, Aplicaciones de IA en investigación

Actitud proactiva, ganas de aprender y trabajar en equipo 🙌

Imprescindible inglés alto

⭐ Valorable (muy top si lo tienes)

Conocimientos en lógica, álgebra o teoría de la computación

Experiencia con: LLMs en local (ollama), Frameworks como LangChain, AutoGen

Interés en: Demostraciones matemáticas, Teoría de categorías, Resolución de problemas complejos