Data Scientist

Insight Solutions es el proyecto ideal si estás buscando profundidad en el software y la capa web te sabe a poco. Con una herramienta que combina Inteligencia Artificial y datos por doquier, podrás ser partícipe de la creación de un software que mide su generación de valor EN MILISEGUNDOS ⏲️

Así que si te gusta resolver problemas complejos de datos, rendimiento y arquitectura, quieres formar parte de un ecosistema ágil con mentalidad de startup y te emociona trabajar en un producto donde cada milisegundo cuenta y tu trabajo impacte en el día a día de millones de personas, Insight Solutions tiene una silla reservada para ti 🪑

Vas a formar parte del equipo de ciencia de datos de Insight Solutions, una plataforma que no se queda en los prototipos: todo lo que se construye se pone en producción y tiene impacto medible. Así, sin paños calientes.

El software de Insight Solutions optimiza en tiempo real las interacciones comerciales de alto valor: a quién se asigna cada contacto, con qué oferta, con qué apoyo en tiempo real y bajo qué configuración. Hace posible una optimización máxima de los recursos comerciales de compañías como MasMovil, con quien llevan tiempo colaborando, por ejemplo. Y es que son una boutique de consultoría especializada en transformar negocios combinando la Inteligencia Artificial y Big Data.

Su algoritmo permite incrementar la productividad de los contact center mediante la optimización del matching de agentes con las llamadas entrantes: Usando IA, la solución determina en tiempo record (<250 ms) el agente óptimo disponible entre las llamadas que está recibiendo.

Más allá del matching inicial, la plataforma incorpora recomendación dinámica durante la interacción (copilot en tiempo real) y lógica agéntica para entornos complejos donde las decisiones se encadenan a lo largo de todo el ciclo de contacto. Trabajan con empresas líderes en telecomunicaciones, banca y seguros —sectores donde cada interacción tiene un valor económico directo y medible.

Son un equipo pequeño con raíces en consultoría de negocio y un problema técnico exigente que resolver cada día. Aquí no hay data lakes decorativos ni dashboards que nadie mira.

El stack técnico incluye Python, entornos distribuidos y bases de datos grandes. Si vienes con experiencia en machine learning aplicado, optimización combinatoria o modelos de decisión en tiempo real, aquí vas a poder empujar los límites. Buscan a alguien que combine rigor analítico con mentalidad aplicada: que sepa cuándo hace falta un paper y cuándo un if bien puesto.

Tu trabajo es mejorar las decisiones que toma el sistema: quién atiende a quién, cuándo, con qué oferta y con qué apoyo. Para eso necesitan a alguien que entienda el negocio detrás del dato antes de escribir una sola línea de código —y que use la IA como herramienta de trabajo, no como tema de conversación-.

• Modelos con impacto medible

• Desarrollarás y mantendrás modelos de scoring y matching que operan en producción en tiempo real.
• Diseñarás y analizarás experimentos (A/B, tests bayesianos) para validar mejoras del sistema.
• Harás forecasting de carga para anticipar necesidades de recursos en los clientes.

• Criterio sobre los datos

• Auditarás la calidad de los datos de entrada antes de entrenar cualquier modelo.
• Detectarás y comunicarás anomalías, sesgos o problemas de representatividad en los datasets.
• Asegurarás que los resultados se traducen en conclusiones accionables, no en métricas abstractas.

• Colaboración y producción

• Trabajarás con el equipo de backend para integrar modelos en producción (Python + MySQL).
• Prepararás entregables e interpretaciones para cliente con claridad y rigor.

El contexto de la compañía es de pleno crecimiento. No solo a nivel de producto, sino también en el plano de la internacionalización, donde están captando mucho interés por parte de compañías de ultramar.

En el día a día del código han intentado crear una documentación adecuada y comentar el código para facilitarte esta tarea, pero saben que aún se puede mejorar.

Tendrás apoyo del equipo fundador, de las áreas de Operaciones y Data y de tu propio equipo de desarrollo, así como del equipo externo en el que se apoyan para algunas cosas que aún no han internalizado.

Valoran personas con mentalidad flexible y maleable, con ganas de aportar y meterse de lleno en lo complejo de su stack.

Trabajan sobre un marco de trabajo agile, aunque sin ser muy estrictos, tendrás dailies y reuniones de retrospectiva para echar una mirada hacia atrás y hacia delante de lo que tenéis entre manos.

Lo que están buscando en ti 🚀

• Formación cuantitativa (Matemáticas, Física, Estadística, Ingeniería…). No importa tanto el título exacto, sino que se note en tu forma de pensar: estructura, precisión y capacidad de modelar problemas.
• Python como lengua materna de datos 🐍. Te mueves con pandas, scikit-learn, statsmodels y librerías similares. Te has peleado con datos reales y sabes cuándo un modelo tiene sentido… y cuándo es mejor descartarlo.
• SQL (idealmente MySQL): vas a tener que extraer, cruzar y depurar datos por tu cuenta, así que nada de limitarse a copiar queries de Stack Overflow.
• Inglés técnico: lo suficiente para leer papers, explicar por qué elegiste un modelo u otro y defender tus decisiones con claridad. No hace falta un C2, pero sí poder comunicarte con solvencia.
• Sentido común y capacidad crítica para analizar resultados y proponer conclusiones realistas (un must donde suelen fallar incluso los perfiles más fuertes).
• Interés o experiencia en Investigación Operativa y Optimización, especialmente en Integer Linear Programming (ILP) y/o Mixed Integer Programming (MIP), que son el core de su producto.
• Capacidad para trabajar con problemas poco definidos: convertir ambigüedad en hipótesis, análisis y decisiones concretas.

🔍 Además, suma puntos si…

• Has trabajado con Redis, AWS o pipelines de datos grandes y no te asustan los volúmenes ni la infraestructura real.
• Tienes nociones de métodos bayesianos o experiencia montando frameworks de experimentación (más allá de un simple A/B test).
• Te manejas con herramientas de visualización o reporting como Power BI, Streamlit o incluso Excel avanzado, y sabes cómo transmitir un resultado de forma clara (sin gráficos de adorno).
• Experiencia en entornos de producción con restricciones de latencia.
• Uso habitual de LLMs, agentes y automatización para aumentar la productividad, acelerar el análisis y mejorar la calidad del trabajo.
• Conocimiento de metodologías bayesianas o frameworks de experimentación.
• Experiencia previa en consultoría de negocio con transición hacia data science: perfiles que combinan rigor analítico con comprensión de negocio son candidatos naturales para este rol.

🏖️ 30 días naturales de vacaciones.

💸Retribución fija + variable (de hasta un 20% de tu salario fijo).

📡 Trabajo remoto con encuentros bi-mensuales en distintas zonas de España.

💰 Membership en un Regus para poder acudir a un centro cercano y “romper” la rutina.

🗺️ Plan de carrera.