Científico de Datos Sénior

• Más de 8 años de experiencia profesional en Data Science, Estadística Aplicada, Investigación Cuantitativa, Econometría o un campo estrechamente relacionado.
• Profundo conocimiento estadístico en teoría de muestreo, estimación, inferencia, probabilidad, cuantificación de la incertidumbre y diseño experimental.
• Sólida experiencia en la transición de muestra a población utilizando técnicas como post-estratificación, raking, ponderación de calibración/propensión, modelos jerárquicos o MRP.
• Experiencia práctica en ML lookalike utilizando audiencias semilla, muestras de CRM/clientes o conversores conocidos con métodos de propensión, clasificación, similitud/ranking o positive-unlabelled.
• Habilidades avanzadas de ML y feature engineering en GLMs, XGBoost/LightGBM, ensembles, embeddings y conjuntos de datos conductuales a gran escala.
• Sólidas habilidades de validación de modelos, incluyendo lift/gains, precision@K/recall@K, calibración de probabilidad, A/B testing, estabilidad y monitorización de drift.
• Habilidades avanzadas de Python y SQL con scikit-learn, pandas/NumPy y experiencia con plataformas de datos en la nube a gran escala y ML/MLOps en producción son altamente deseables.
• Sólidas bases cuantitativas y de comunicación con un BS/MS en un campo cuantitativo relevante; un doctorado (PhD) es ventajoso pero no requerido.

• Compensación competitiva
• Seguro médico privado
• Entorno de trabajo agradable, diverso e internacional
• Oportunidad de trabajar fuera de tu zona de confort y desarrollarte profesionalmente en una industria de CTV emocionante y de rápido crecimiento.
• ¡Cambia el futuro de la televisión! Una oportunidad única de unirte a una empresa con gran financiación y alto crecimiento en sus etapas iniciales para ayudar a dar forma a un producto/negocio que impactará a millones de personas.

Si te entusiasma este puesto, no dudes en postularte. ¡Estamos esperando que te unas a nosotros! Y si quieres saber más sobre nosotros, ¡síguenos en LinkedIn!

Estamos buscando un Senior Data Scientist para liderar el desarrollo de modelos predictivos de audiencia para Titan OS, transformando conjuntos de datos semilla y observados más pequeños en predicciones robustas de poblaciones de clientes mucho más amplias para la publicidad en Connected TV. Este es un rol profundamente técnico centrado en la estadística, la teoría de muestreo y el aprendizaje automático, con un fuerte énfasis en la representatividad, el sesgo de selección, la extrapolación de poblaciones y la incertidumbre.

Combinarás los datos de primera mano de Titan OS con audiencias semilla y conjuntos de datos a nivel de población, siendo responsable de la metodología desde la investigación y experimentación hasta la validación, la puesta en producción y el seguimiento de los modelos. Trabajando estrechamente con los equipos de Data Engineering, Product, Commercial y Advertising, serás una voz técnica senior responsable de cuestionar suposiciones, comunicar la incertidumbre y establecer estándares de modelado rigurosos con un impacto comercial directo.

• Construir modelos que expandan las audiencias semilla y de muestra en cohortes de alto valor a través de la población de CTV más amplia.
• Aplicar métodos de ponderación, calibración, MRP y jerárquicos para extrapolar de forma fiable a partir de muestras imperfectas o no representativas.
• Construir modelos de propensión, clasificación, similitud, ranking y positive-unlabelled para identificar usuarios con alta afinidad a una audiencia semilla.
• Crear características (features) conductuales y contextuales robustas a partir de datos de eventos a gran escala, evitando al mismo tiempo el target leakage y la inestabilidad.
• Diagnosticar el sesgo de selección, las brechas de cobertura y el covariate shift, y comunicar la incertidumbre en las estimaciones de audiencia.
• Medir el lift, la precisión/recall, la calibración y la estabilidad utilizando holdouts, pruebas temporales/geográficas y resultados de campañas observados.
• Trasladar los modelos exitosos a pipelines escalables con control de versiones, detección de drift, monitorización y reentrenamiento.
• Colaborar con los equipos de Product, Commercial y Engineering, estableciendo al mismo tiempo estándares de modelado rigurosos en todo el equipo de Data.