Científico de Datos Sénior

• Más de 5 años de experiencia trabajando como Data Scientist, Machine Learning Engineer, Applied Scientist o un rol similar.
• Experiencia demostrada en la entrega de soluciones de machine learning y analíticas, desde el descubrimiento hasta el despliegue y el impacto en el negocio.
• Dominio avanzado de Python y librerías de ciencia de datos relevantes, incluyendo NumPy, PySpark, Scikit-learn, TensorFlow y/o PyTorch.
• Sólida experiencia en el uso de Databricks, incluyendo Jobs, Asset Bundles, Delta Lake y MLflow.
• Experiencia trabajando con stakeholders de negocio para definir problemas, delimitar el alcance de las soluciones y comunicar los resultados de manera efectiva.
• Experiencia mentorizando a data scientists o proporcionando liderazgo técnico dentro de un equipo multidisciplinar.
• Licenciatura o grado superior en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Ingeniería o una disciplina cuantitativa relacionada.

• Sólidas habilidades estadísticas, analíticas y de resolución de problemas, con la capacidad de convertir datos complejos en información de negocio procesable.
• Experiencia en machine learning y modelado predictivo, con experiencia en la entrega de soluciones en un entorno de producción.
• Capacidad para evaluar y perfeccionar modelos utilizando la experimentación, las métricas de rendimiento y los resultados de negocio adecuados.
• Sólidas habilidades de comunicación y gestión de stakeholders, capaz de traducir conceptos técnicos para audiencias no técnicas.
• Capacidad para operar de forma independiente, navegar en la ambigüedad y priorizar el trabajo para maximizar el impacto en el negocio.
• Experiencia mentorizando y apoyando el desarrollo de otros data scientists.
• Mentalidad colaborativa con la capacidad de trabajar eficazmente con los equipos de Product, Engineering, Commercial y Data.

Los datos son el corazón de la empresa. Este puesto garantiza que Awin pueda aprovechar plenamente los datos disponibles en todo el grupo, permitiendo el desarrollo de capacidades avanzadas de análisis y machine learning que respalden una toma de decisiones comerciales más sólida y mejoren los productos utilizados por los equipos de atención al cliente.

Como Senior Data Scientist, aplicarás técnicas estadísticas avanzadas, métodos de machine learning y enfoques analíticos para resolver problemas de negocio complejos y ofrecer información procesable que guíe la estrategia empresarial. Trabajando en áreas como la previsión (forecasting), sistemas de recomendación, inteligencia de redes, experimentación y modelado predictivo, liderarás el diseño, desarrollo, evaluación y despliegue de soluciones escalables que generen un impacto empresarial mensurable.

Trabajarás estrechamente con los stakeholders de negocio y los equipos de Product, Engineering y Data para identificar oportunidades, definir problemas y traducir los retos empresariales en soluciones técnicas prácticas. Serás responsable de definir las métricas de éxito, establecer marcos de evaluación y garantizar que las soluciones analíticas sigan siendo fiables, escalables y estén alineadas con los objetivos de negocio.

En este puesto, liderarás el desarrollo de pipelines de características (feature pipelines) de extremo a extremo, modelos y MVPs, equilibrando la experimentación rápida con la sostenibilidad a largo plazo. También proporcionarás liderazgo técnico a otros data scientists, contribuirás a las mejores prácticas de todo el equipo y ayudarás a fomentar una cultura colaborativa y basada en datos dentro de la organización.

• Liderar el desarrollo y despliegue de soluciones de machine learning, previsión, recomendación y analíticas que generen un impacto empresarial mensurable.
• Colaborar con los stakeholders de los equipos de Product, Commercial, Engineering y Data para identificar oportunidades y traducir los retos empresariales en soluciones basadas en datos.
• Diseñar e implementar marcos de evaluación robustos, experimentos y métricas de éxito para medir el rendimiento y los resultados de negocio.
• Aplicar modelado estadístico, machine learning y técnicas analíticas avanzadas para resolver problemas de negocio complejos y generar información procesable.
• Construir flujos de trabajo escalables de ingeniería de características (feature engineering), desarrollo de modelos y despliegue en colaboración con los equipos de Data Engineering y Software Engineering.
• Impulsar el desarrollo rápido de MVPs, validando ideas rápidamente y asegurando al mismo tiempo un camino hacia soluciones de producción sostenibles.
• Definir y promover las mejores prácticas para el desarrollo, evaluación, monitorización y gobernanza de modelos.
• Mentorear y apoyar a otros data scientists, contribuyendo a la capacidad técnica y al intercambio de conocimientos en todo el equipo.
• Comunicar hallazgos, recomendaciones y conceptos técnicos de forma clara tanto a audiencias técnicas como no técnicas.
• Contribuir a la evolución de la hoja de ruta (roadmap) de Data Science, identificando nuevas oportunidades para aplicar analítica avanzada y machine learning.