Científico de Datos - Growth

• Más de 2 años de experiencia en Data Science o roles relacionados
• Dominio de Python y amplia experiencia con librerías de machine learning.
• Sólida comprensión de métodos estadísticos y modelos de machine learning, con la capacidad clara de interpretar los resultados de los modelos y evaluar rigurosamente su rendimiento.
• Excelentes habilidades de comunicación y colaboración, con la capacidad de trabajar estrechamente con data engineers, analistas y stakeholders del negocio para traducir conocimientos de datos complejos en estrategias de negocio accionables.
• Experiencia colaborando con equipos cross-functional (incluyendo Data Engineers, Sales Analysts y stakeholders del negocio) para asegurar que los modelos se alineen perfectamente con los objetivos de negocio.
• Mentalidad de resolución de problemas con la capacidad de identificar soluciones basadas en datos para desafíos complejos de ventas y crecimiento, ayudando a optimizar las estrategias de ventas y los procesos de toma de decisiones.
• Automotivación y curiosidad, con un fuerte deseo de aprender y crecer en un entorno de ritmo rápido, mejorando continuamente tanto las habilidades técnicas como las de negocio.
• Fluidez en inglés (el español es un plus).

• Experiencia con herramientas y servicios de GCP (Google Cloud Platform), como BigQuery, AI Platform y Cloud Functions, para el despliegue de soluciones de datos escalables.
• La experiencia con A/B testing o marcos de experimentación es un plus, particularmente para optimizar las estrategias de ventas basadas en el rendimiento de los modelos.
• Conocimiento de analítica de ventas y sistemas CRM, comprendiendo cómo los conocimientos de datos pueden mejorar la calidad de los leads y los resultados de ventas (la familiaridad con herramientas como Salesforce es un plus).
• Experiencia en el aprovechamiento de Large Language Models (LLMs) para el procesamiento de datos no estructurados, como el análisis de texto y el análisis de sentimiento, para mejorar la evaluación de riesgos y la toma de decisiones.
• Dominio de SQL para la consulta y gestión de grandes conjuntos de datos, así como experiencia trabajando con fuentes de datos tanto estructuradas como no estructuradas.
• Experiencia práctica previa construyendo modelos de lead scoring, modelos de Customer Lifetime Value (CLV) y modelos de churn.

Ebury ayuda a empresas ambiciosas a desbloquear su crecimiento global, y aplicamos el mismo enfoque con nuestra gente. Fomentamos la innovación y el movimiento, la colaboración y la resolución de problemas, y promovemos un entorno donde todos puedan sentir que pertenecen, son valorados, apoyados y empoderados para tener éxito.

Si eres un colaborador que quiere ayudar a transformar la forma en que las empresas operan globalmente, ponte en contacto con nosotros: nos encantaría hablar sobre cómo Ebury puede acelerar tu carrera para que puedas dar forma al futuro.

Ebury está ejecutando un ambicioso plan estratégico de crecimiento en múltiples verticales de negocio. Para impulsar esta expansión, necesitamos cerrar la brecha entre la ciencia de datos avanzada y la ejecución de ventas en el mundo real. Este rol existe para impulsar la innovación en el modelado de Growth y ofrecer los conocimientos accionables basados en datos que alimentan nuestro motor de ventas global.

Hoy en día, optimizar el rendimiento de las ventas requiere una experimentación continua y perfeccionar la forma en que identificamos las oportunidades comerciales. Mañana, queremos escalar e integrar perfectamente nuestros modelos predictivos —como los modelos de Lead Scoring, conversión y rentabilidad— directamente en nuestras plataformas de habilitación de ventas para que nuestros equipos puedan tomar decisiones más rápidas, inteligentes y altamente optimizadas cada día.

• Impulsar la innovación en el modelado de Growth identificando oportunidades de mejora, experimentando con nuevas metodologías y perfeccionando continuamente los modelos para mejorar su precisión y rendimiento.
• Desarrollar y perfeccionar modelos para la habilitación de ventas y el crecimiento, utilizando Python para impulsar un mejor rendimiento de ventas y la toma de decisiones. Estos modelos incluyen, entre otros: modelos de Lead Scoring, modelos de conversión, modelos de rentabilidad, etc.
• Analizar y optimizar los datos de ventas para identificar patrones, tendencias y oportunidades que mejoren el lead scoring y las estrategias de ventas, contribuyendo al crecimiento general del negocio.
• Colaborar con Data Engineers y Sales Analysts para integrar los modelos en las plataformas de habilitación de ventas, asegurando la entrega de conocimientos accionables a los equipos de ventas y a los stakeholders del negocio.
• Apoyar la adopción de herramientas de analítica avanzada dentro del equipo de ventas, proporcionando una guía clara sobre los resultados de los modelos y trabajando estrechamente con senior data scientists para la mejora y el aprendizaje continuos.

Ubicación: Madrid (Híbrido: 4 días oficina / 1 día teletrabajo)

Stack: Python, SQL, GCP (BigQuery, AI Platform, Cloud Functions), ML Libraries, CRM (Salesforce), LLMs.