Buscamos los mejores perfiles técnicos y los preparamos durante 4 meses para que tú no tengas que hacerlo
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Todos sabemos que LinkedIn no funciona. Encuentra los mejores Data Scientists, filtrados y listos para contribuir desde el día 0.
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Los profesores de nuestro alumnado trabajan en:
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Nuestro método
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El programa está diseñado para ayudar a alumnos (previamente seleccionados) con una base sólida a ganar meses de ventaja en su carrera mediante práctica, contenido avanzado, y proyectos reales.
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Data scientists formados por los profesores y mentores de empresas líder
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Encuentra los perfiles con la mejor formación por parte de profesionales con amplia experiencia en el sector:
Guillermo Barquero - CTO @ Zrive
Con casi 10 años de experiencia, ha desarrollado toda su carrera profesional como Data Scientist entre España y Londres. Durante su trayectoria ha trabajo en investigación tanto académica como en industria, liderado la implementación de los algoritmos de recomendación y personalización de Tesco, el mayor supermercado de UK, y construido desde cero el equipo de datos de Bother, una startup de e-commerce londinense. Además, en los últimos años ha combinado sus trabajos principales con servicios consultoría de datos a través de los cuales ayuda a otras empresas y equipos a implementar soluciones algorítmicas.
Guillermo Santamaría - ML Engineer @ Meta
Con más de 9 años de experiencia como Data Scientist en España y Londres, ha trabajado en startups como Fintonic y Cabify, donde fue parte del equipo que creó los primeros sistemas basados en aprendizaje automático. También ha contribuido en scale-ups como Farfetch, a la que se unió durante una fase de crecimiento espectacular. Actualmente, lleva 3 años en Meta, donde ha alternado entre puestos de Research Data Scientist y su actual rol como Machine Learning Engineer. En este puesto, desarrolla algoritmos de inteligencia artificial para detectar contenido potencialmente perjudicial (imágenes, videos y texto) para los usuarios de Meta.
Sergio Rozada - Ex ML Engineer @ Meta
Con más de 7 años de experiencia en España, Londres y Boston, Sergio ha adquirido una trayectoria diversa trabajando en grandes corporaciones como BBVA y en gigantes tecnológicos como Meta. Además, ha investigado en el campo de la inteligencia artificial entre Madrid y Filadelfia, y ha formado parte de la scale-up española Seedtag, que está revolucionando el marketing contextual. En todas estas etapas, Sergio ha desempeñado múltiples roles: desde contribuidor técnico en entornos empresariales complejos hasta investigador académico en equipos de vanguardia, y como Data Science Manager en equipos que duplicaban su tamaño cada cuatro meses.
Pablo Alonso - Senior Data Scientist @ Scopely
En sus más de 7 años de experiencia como Data Scientist, Pablo ha trabajado en entornos profesionales complejos, desarrollando soluciones integrales basadas en Machine Learning. Su trayectoria es diversa, abarcando desde la creación de sistemas para paquetes de ofertas en tiendas en línea hasta la mejora de herramientas internas para pruebas AB bayesianas. También ha aplicado sistemas de Deep Learning para asegurar la calidad en líneas de producción y ha desarrollado modelos predictivos basados en series temporales multivariantes en la industria del acero.
Guillermo Barquero - CTO @ Zrive
Con casi 10 años de experiencia, ha desarrollado toda su carrera profesional como Data Scientist entre España y Londres. Durante su trayectoria ha trabajo en investigación tanto académica como en industria, liderado la implementación de los algoritmos de recomendación y personalización de Tesco, el mayor supermercado de UK, y construido desde cero el equipo de datos de Bother, una startup de e-commerce londinense. Además, en los últimos años ha combinado sus trabajos principales con servicios consultoría de datos a través de los cuales ayuda a otras empresas y equipos a implementar soluciones algorítmicas.
Guillermo Santamaría - ML Engineer @ Meta
Con más de 9 años de experiencia como Data Scientist en España y Londres, ha trabajado en startups como Fintonic y Cabify, donde fue parte del equipo que creó los primeros sistemas basados en aprendizaje automático. También ha contribuido en scale-ups como Farfetch, a la que se unió durante una fase de crecimiento espectacular. Actualmente, lleva 3 años en Meta, donde ha alternado entre puestos de Research Data Scientist y su actual rol como Machine Learning Engineer. En este puesto, desarrolla algoritmos de inteligencia artificial para detectar contenido potencialmente perjudicial (imágenes, videos y texto) para los usuarios de Meta.
Sergio Rozada - Ex ML Engineer @ Meta
Con más de 7 años de experiencia en España, Londres y Boston, Sergio ha adquirido una trayectoria diversa trabajando en grandes corporaciones como BBVA y en gigantes tecnológicos como Meta. Además, ha investigado en el campo de la inteligencia artificial entre Madrid y Filadelfia, y ha formado parte de la scale-up española Seedtag, que está revolucionando el marketing contextual. En todas estas etapas, Sergio ha desempeñado múltiples roles: desde contribuidor técnico en entornos empresariales complejos hasta investigador académico en equipos de vanguardia, y como Data Science Manager en equipos que duplicaban su tamaño cada cuatro meses.
Pablo Alonso - Senior Data Scientist @ Scopely
En sus más de 7 años de experiencia como Data Scientist, Pablo ha trabajado en entornos profesionales complejos, desarrollando soluciones integrales basadas en Machine Learning. Su trayectoria es diversa, abarcando desde la creación de sistemas para paquetes de ofertas en tiendas en línea hasta la mejora de herramientas internas para pruebas AB bayesianas. También ha aplicado sistemas de Deep Learning para asegurar la calidad en líneas de producción y ha desarrollado modelos predictivos basados en series temporales multivariantes en la industria del acero.
Módulos de Zrive Data Science
¿En qué consiste
Zrive-HR?
Zrive-DS un programa exigente para alumnos con buen nivel técnico que quieran adquirir conocimiento más allá de lo que se imparte en la universidad
Introducción
Introducción
Introducción
Semana 1
Semana 1
Semana 1
Intro to Applied Data Science
Intro to Applied Data Science
Intro to Applied Data Science
Los alumnos descubren el día a día de un Data Scientist y cómo se trabaja en entornos profesionales, aprenden a configurar un entorno de trabajo como el de las grandes empresas, comprenden el uso de APIs en un internet modular y a mejorar sus habilidades técnicas para proyectos reales.
Los alumnos descubren el día a día de un Data Scientist y cómo se trabaja en entornos profesionales, aprenden a configurar un entorno de trabajo como el de las grandes empresas, comprenden el uso de APIs en un internet modular y a mejorar sus habilidades técnicas para proyectos reales.
Los alumnos descubren el día a día de un Data Scientist y cómo se trabaja en entornos profesionales, aprenden a configurar un entorno de trabajo como el de las grandes empresas, comprenden el uso de APIs en un internet modular y a mejorar sus habilidades técnicas para proyectos reales.
Fundamentos sólidos
Semanas 2 - 9
Semanas 2 - 9
Semanas 2 - 9
Fundamentos de Data Science
Fundamentos de Data Science
Fundamentos de Data Science
Tener fundamentos sólidos marca la diferencia entre crear o destruir valor como Data Scientist; en estas 8 semanas el alumnado aprende a tomar y justificar cada decisión de diseño para resolver problemas de datos, considerando todos los tradeoffs involucrados.
Nuestras clases se imparten cada semana los lunes y miércoles a las 20:00h
de manera online y grabadas para que puedas compaginarlo con tus estudios
o trabajo.
Nuestras clases se imparten cada semana los lunes
y miércoles a las 20:00h de manera online y grabadas
para que puedas compaginarlo con tus estudios o trabajo.
Business Translation
Business Translation
Business Translation
Semana 10
Semana 10
Semana 10
Business Translation
Business Translation
Business Translation
Una de las habilidades más distintivas de un buen Data Scientist es la capacidad de comprender problemas de negocio complejos y traducirlos en problemas abordables con datos; durante esta semana, aprenderán a llevar a cabo este proceso de forma sistemática.
Visitaremos algunos de los principales despachos, aquí, podrás aprender cómo es el día a día de un abogado junior
o descubrir como son los procesos
de selección.
Visitaremos algunos de los principales despachos, aquí, podrás aprender cómo es el día a día de un abogado junior
o descubrir como son los procesos de selección.
Experienciaa reales
Experienciaa reales
Experienciaa reales
Semanas 11 - 15
Semanas 11 - 15
Semanas 11 - 15
Proyecto real con empresa colaboradora
Proyecto real con empresa colaboradora
Proyecto real con empresa colaboradora
Durante estas 5 semanas a los alumnos se les planteará resolver un problema real de una empresa colaboradora utilizando todas las
buenas prácticas aprendidas y con la supervisión de uno de
nuestros profesores.
Visitaremos algunos de los principales despachos, aquí, podrás aprender cómo es el día a día de un abogado junior
o descubrir como son los procesos
de selección.
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o descubrir como son los procesos de selección.
Si quieres encontrar los mejores perfiles de Data Science sin tener que filtrar a cientos de candidatos, queremos ayudarte.
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Queremos que nuestros incentivos estén totalmente alineados, por eso, cobramos una comisión a éxito tras la contratación
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Explore careers. Learn Stuff. Make connections
© 2025 Zrive. All rights reserved.
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