Data Scientist

¿Qué buscamos? Buscamos un/a Data Scientist que convierta datos en decisiones de alto impacto para REVEL en un momento clave de su crecimiento. Buscamos a alguien con sólida base estadística, experiencia construyendo modelos predictivos y obsesión por llevar soluciones analíticas del notebook a producción. El equipo de datos en REVEL es transversal y crítico. Soporta decisiones de negocio, alimenta herramientas operativas (pricing, scoring, finanzas) y es la base sobre la que escala la compañía.

Tu misión será diseñar y desplegar modelos de Machine Learning que resuelvan problemas reales del negocio: predecir demanda, optimizar precios, anticipar churn y mejorar la toma de decisiones en toda la organización. El equipo Te integrarás en un equipo de datos de 10 personas organizado en tres áreas, colaborando directamente con todas ellas: Data Engineering Pipelines, orquestación, ETLs, automatizaciones y observabilidad de datos. Stack: Airflow

• Fivetran
• AWS Glue
• Lambdas
• RDS
• Datadog Data Governance Calidad del dato, catálogo, tests y ownership del DG score corporativo. Stack: dbt
• OpenMetadata
• Power BI Data Analytics Arquitectura dbt, dashboards corporativos y herramientas analíticas clave (pricer, OCR, lead scoring, reporting financiero). Stack: dbt
• Python
• Lambdas
• Power BI

principales:

• Diseñar, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning/Advanced Analytics (predicción de demanda, churn, pricing dinámico, scoring de clientes) integrados en los flujos de negocio.
• Realizar análisis estadísticos avanzados y diseñar experimentos (A/B testing, inferencia causal) para medir el impacto de iniciativas de producto, marketing y operaciones.
• Explorar y segmentar datos para identificar oportunidades de mejora en la experiencia de suscripción, la gestión de flota y la retención de clientes.
• Comunicar conclusiones y recomendaciones de forma clara a stakeholders no técnicos mediante visualizaciones.
• Colaborar estrechamente con Data Engineering y Analytics para garantizar la disponibilidad y calidad de los datos que alimentan los modelos.
• Contribuir a la definición del roadmap de iniciativas de ciencia de datos alineado con los objetivos de la compañía. Requisitos Must:
• >3 años de experiencia como Data Scientist o en un rol analítico avanzado con foco en Ciencia de datos.
• Dominio de Python (pandas, scikit-learn, statsmodels) y R, SQL medio.
• Experiencia práctica con técnicas de Machine Learning supervisado y no supervisado.
• Sólida base en estadística e inferencia (tests de hipótesis, regresión, diseño experimental).
• Capacidad para llevar modelos del notebook a producción.
• Comunicación clara con stakeholders no técnicos (negocio, finanzas, operaciones).

• Conocimiento de herramientas de MLOps (MLflow, SageMaker) o experiencia desplegando modelos en AWS .
• Background en sectores con operaciones complejas: movilidad, fintech, logística o similares.
• Experiencia con modelos de series temporales y optimización.
• Familiaridad con dbt, Airflow o herramientas del stack de datos de REVEL.
• Inglés fluido. Qué ofrecemos:
• Rol con ownership real de la capa de ciencia de datos de REVEL. Integración directa en el equipo de datos.
• Autonomía para proponer, diseñar y ejecutar iniciativas de modelado.
• Salario competitivo acorde a la responsabilidad del puesto.
• Modelo híbrido con oficina en Madrid centro (presencia mínima de 2 días/semana).
• Flexibilidad horaria real y cultura orientada a resultados.
• Descuento exclusivo en la suscripción de nuestra flota.
• Wellhub (Gympass)
• Plan Silver.
• Seguro médico Cigna.
• Presupuesto anual para formación.
• Remuneración flexible (Payflow).
• 23 días de vacaciones + tu cumpleaños libre.
• Revisiones de performance periódicas.
• Gran momento para unirte a REVEL durante su expansión. Proceso de selección:
• Charla inicial con RRHH Conversación para conocer tu perfil, resolver dudas y confirmar encaje con el proyecto.
• Reunión técnica con el Head of Data Profundizamos en tu experiencia con modelado, estadística y los retos del rol. Online o presencial.
• Caso práctico Un ejercicio técnico acotado para ver cómo piensas y resuelves problemas con datos.
• Fase final con el CTO

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