Data Scientist
Description
¿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
Responsabilidades 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).
Nice to have:
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:
1. Charla inicial con RRHH Conversación para conocer tu perfil, resolver dudas y confirmar encaje con el proyecto.
2. Reunión técnica con el Head of Data Profundizamos en tu experiencia con modelado, estadística y los retos del rol. Online o presencial.
3. Caso práctico Un ejercicio técnico acotado para ver cómo piensas y resuelves problemas con datos.
4. Fase final con el CTO