Científico de Datos – Búsqueda

• Experiencia sólida en Search, sistemas de recomendación o ranking en producción

• Python fluido y capacidad de escribir código limpio y mantenible, no solo notebooks

• SQL avanzado y experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos

• Conocimiento de NLP y LLMs aplicados a búsqueda y personalización

• Track record demostrable de modelos desplegados en producción con impacto real

• Formación en un campo cuantitativo (Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Física) o experiencia equivalente

Se valora experiencia en entornos e-commerce o marketplace, y familiaridad con herramientas MLOps (MLFlow, Flyte, Kubeflow, Feast).

📍 Barcelona, modelo híbrido (mín. 6 días/mes en oficina, el equipo se autoorganiza)
💰 59.000-70.000€ brutos/año + bonus 5-10% + benefits muy completos (seguro médico, formación, Urban Sports, 26 días de vacaciones, hardware top, entre otros)

Buscan un Data Scientist para reforzar el equipo de Search. El objetivo es mejorar el motor de búsqueda y los sistemas de recomendación de la plataforma, con impacto directo en conversión y revenue. Cuando los usuarios no encuentran lo que buscan, se van. Este rol existe para resolver eso.

Es un rol end-to-end: defines el problema, trabajas los datos, entrenas y despliegas modelos en producción, y haces seguimiento con A/B testing y dashboards. No es un entorno donde los modelos se quedan en staging.

Trabajarás dentro del equipo de Data Science (7 personas con un Manager), junto a un Senior ya enfocado en Search, y en colaboración estrecha con Product Managers, Engineers y UX Researchers. Una dinámica transversal donde los Data Scientists participan en las decisiones de producto, no solo en las técnicas.

• Mejorar el motor de búsqueda: relevancia, ranking y reducción de queries sin resultado

• Desarrollar y mantener modelos de recomendación, items similares y personalización

• Aplicar NLP y LLMs a query understanding y búsqueda semántica

• Gestionar el ciclo completo: ETL, modelado, entrenamiento, despliegue y monitorización

• Validar modelos mediante A/B testing y construir dashboards de seguimiento

• Explorar nuevas tecnologías y proponer PoCs con potencial impacto en producto

Python, SQL, Elasticsearch, búsqueda semántica híbrida, AWS (SageMaker), Pandas, Scikit-learn, NLP, embeddings, LLMs, MLFlow/Flyte.