Data Scientist (Europe, Asia)

• Experiencia práctica aplicando modelos estadísticos y de ML a problemas de negocio reales, con un impacto mensurable en los ingresos o en resultados clave del negocio.
• Comprensión avanzada de Python y del ecosistema de análisis cuantitativo en Python.
• Sólida base en teoría de la probabilidad, estadística, aprendizaje automático (machine learning) y álgebra lineal.
• Más de 2 años de experiencia como data scientist, quantitative researcher, quantitative analyst u otro rol relevante.
• Conocimientos de SQL y experiencia con bases de datos relacionales.
• Competencia en el uso de herramientas y agentes de IA como parte del flujo de trabajo de desarrollo diario; este puesto aprovecha regularmente el desarrollo asistido por IA para acelerar la entrega.
• Grado en Matemáticas Aplicadas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Financiera, Tecnología o Ingeniería.

• Se prefiere experiencia en gestión de proyectos y de stakeholders.
• Apache Spark
• Experiencia trabajando en plataformas en la nube (AWS, GCP, Microsoft Azure).
• Conocimientos o experiencia relevante en la industria del gaming
• Sólida formación en ciencias de la computación.

• Sporty es una empresa "remote first" en busca de la sostenibilidad
• Un salario competitivo + bonos por desempeño individual cada trimestre
• 28 días de vacaciones anuales pagadas
• Nuestro horario de trabajo principal es de 10:00 a 15:00 en tu zona horaria local, con flexibilidad fuera de este horario
• Bonos por referidos & bonos flash
• Equipamiento de última generación
• Retiros anuales de la empresa para ofrecer excelentes oportunidades de networking interno

Como Data Scientist en Sporty, construirás y pondrás en producción sistemas de ML basados en datos que mejoren las experiencias de personalización, búsqueda y recomendación, con un enfoque claro en el impacto empresarial mensurable. El puesto combina analítica avanzada, modelado basado en Python e ingeniería en la nube para resolver problemas del mundo real a escala en un entorno de producto de ritmo rápido.

• Utilizar algoritmos avanzados y técnicas de minería de datos para construir sistemas de recomendación personalizados, optimizando las recomendaciones de productos y servicios para mejorar la experiencia del usuario y aumentar las tasas de conversión del negocio.
• Desarrollar y poner en producción sistemas de ML/AI en múltiples dominios —incluyendo el ranking de búsqueda, recomendación e inteligencia de contenidos— que impacten directamente en el crecimiento de usuarios y en los resultados de negocio.

• SQL
• Python
• AWS/Azure/GCP