pemEl /em strongemData Science Operations Manager / Lead Product Developer /em /strong emserá responsable de /em strongemliderar, escalar y optimizar /em /strong emla vertical de Data Science Operaciones, garantizando la excelencia técnica y la alineación estratégica con el negocio. Será la /em strongemmano derecha del socio fundador y creador de la plataforma /em /strongem, actuando como nexo crítico entre /em strongemnegocio, tecnología y clientes /em /strongem, y liderando y apoyando un equipo que representa aproximadamente el /em strongem30% de la organización actuando como “guardian del producto y del proyecto”. El equipo se compone de reporte directo y peers. /em /strong /ppstrongemLiderazgo Gestión /em /strong /pulliemLiderar y desarrollar un equipo multidisciplinar (Data Scientists Consultants Analyst, perfiles híbridos). /em /liliemDiseñar y ejecutar la /em strongemestrategia de crecimiento del área /em /strongem, alineada con los objetivos de la compañía. /em /liliemAcompañar a los socios en la /em strongemtoma de decisiones estratégicas /em /strong emrelacionadas con la plataforma y la oferta tecnológica. /em /liliemFomentar una /em strongemcultura de alto rendimiento, innovación y ownership /em /strong emdentro del equipo. /em /liliemAtraer, desarrollar y retener /em strongemtalento clave /em /strongem, definiendo planes de carrera y crecimiento profesional. /em /li /ulpstrongemData Science Tecnología /em /strong /pulliemSupervisar y mejorar la /em strongemherramienta de RGM (Revenue Growth Management) y predicción de demanda /em /strongem, asegurando robustez, escalabilidad y precisión. /em /liliemDefinir estándares de /em strongemcalidad del código, buenas prácticas y arquitectura analítica /em /strongem, con foco principal en /em strongemPython /em /strongem. /em /liliemCoordinar la evolución de modelos predictivos (forecasting, optimización, elasticidades, etc.). /em /liliemAsegurar la correcta /em strongemindustrialización de modelos /em /strong em(MLOps, monitoring, performance). /em /liliemPriorizar el /em strongemroadmap técnico /em /strong emen función del impacto en negocio y cliente. /em /liliemEvaluar la /em strongemcalidad de los datos /em /strongem, entender posibles limitaciones,



proponer soluciones o alternativas a estas limitaciones, y fijar un alcance acorde. /em /liliemRealizar /em strongemanálisis exploratorios para detectar anomalías y patrones /em /strong emen el ámbito de RGM, Marketing Analytics, Logistics, CLM/CRM Analytics and/or Risk Analytics. /em /li /ulpstrongemNegocio Cliente /em /strong /pulliemTraducir necesidades de negocio en /em strongemsoluciones analíticas accionables /em /strongem. /em /liliemParticipar activamente en la /em strongemrelación con clientes estratégicos /em /strongem, aportando visión técnica y de negocio. /em /liliemEvaluar oportunidades de /em strongemmejora y nuevos productos /em /strong emdata-driven para los sectores de gran consumo y retail. /em /liliemApoyar la /em strongemresolución de problemas /em /strongem, desagregar problemas, desarrollar hipótesis y desarrollar recomendaciones prácticas a partir de datos, análisis y modelos analíticos bajo la supervisión de consultores y gerentes. /em /liliemGarantizar que los /em strongeminsights generados se conviertan en decisiones y acciones /em /strong emreales y medibles. /em /li /ulpstrongemExperiencia /em /strong /pulliem+8 años de experiencia en /em strongemData Science / Analytics /em /strongem, con al menos /em strongem3–5 años liderando equipos /em /strongem. /em /liliemExperiencia sólida en /em strongementornos de consultoría /em /strong emo empresas data-driven. /em /liliemBackground técnico resistente con capacidad de /em strongemvisión estratégica de negocio /em /strongem. /em /liliemExperiencia trabajando con /em strongemmodelos de pricing o forecasting /em /strong em(muy valorable experiencia en gran consumo o retail). /em /li /ulpstrongemConocimientos Técnicos /em /strong /pulliemDominio avanzado de /em strongemPython y R /em /strong em(pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, etc.)



SQL y herramientas /em strongemde visualización de datos /em /strong emcomo Tableau o Power BI. Se valorará el conocimiento de R-Shiny y Python-Dash. /em /liliemExperiencia en diseño y supervisión de /em strongemmodelos predictivos en producción /em /strongem. /em /liliemConocimientos de /em strongemarquitectura de datos y MLOps /em /strong em(deseable). /em /liliemCapacidad para /em strongemrevisar código y definir estándares /em /strong emtécnicos. /em /liliemTítulo en el campo cuantitativo (por ejemplo, ingeniería, matemáticas, física, etc.). /em /li /ulpstrongemCompetencias Clave /em /strong /pulliemLiderazgo inspirador y capacidad de gestión de equipos en crecimiento. /em /liliemPensamiento estratégico y orientación a resultados. /em /liliemAlta capacidad de /em strongemcomunicación negocio–tecnología /em /strongem. /em /liliemMentalidad emprendedora y hands-on. /em /liliemCapacidad para operar en entornos de /em strongemalta ambigüedad y crecimiento acelerado /em /strongem. /em /liliemPasión por el aprendizaje continuo y por el trabajo en equipos diversos. /em /liliemRol /em strongemestratégico y de alto impacto /em /strong emdentro de la compañía. /em /liliemOportunidad de construir y escalar una de las /em strongemáreas clave del negocio /em /strongem. /em /liliemParticipación en proyectos con /em strongemmuy alto impacto /em /strong emen el negocio de nuestros clientes. /em /liliemRelación directa con el /em strongemsocios y /em /strong strongemsocio fundador, /em /strong emy participación en decisiones estratégicas. /em /liliemEntorno versátil, dinámico y orientado a la innovación. /em /liliemPlan de desarrollo profesional alineado con el crecimiento de la empresa. /em /li /ulpemMonstarlab Spain SL es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, origen nacional, edad, discapacidad, condición de veterano o cualquier otra característica protegida por la ley. Además, tomamos en cuenta de manera cuidadosa las responsabilidades de cuidado u otros requisitos que puedan influir en los compromisos de horario de trabajo. /em /p #J-18808-Ljbffr

📌 Data Science Manager (Consulting Team FMCG) (Madrid)
🏢 monstarlab
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