En Vermont Solutions buscamos incorporar un/a Data Scientist especializado/a en Machine Learning y Customer Analytics para colaborar con las unidades de CRM y Data & AI en el diseño y desarrollo de un motor de recomendación de productos de protección.
La persona seleccionada participará en la identificación de las necesidades de protección de los clientes, determinando qué productos deberían tener y qué gaps concretos deben cubrirse mediante el análisis avanzado de datos y modelos predictivos.
?️ Responsabilidades
Diseñar y desarrollar procesos de clusterización y segmentación de clientes utilizando la información disponible en bases de datos.
Analizar y validar los resultados obtenidos junto con los equipos de negocio.
Incorporar reglas de negocio para mejorar y optimizar las soluciones propuestas por los modelos.
Diseñar, desarrollar y ajustar modelos predictivos de fuga (churn).
Aplicar técnicas de Machine Learning supervisado y no supervisado.
Realizar selección de variables, ajuste de hiperparámetros, validación y evaluación del rendimiento de los modelos.
Identificar gemelos o perfiles similares a partir de los segmentos y patrones detectados.
Trabajar en iniciativas de Speech Analytics para identificar eventos y señales accionables.
Analizar grandes volúmenes de datos utilizando Python, SQL y Databricks.
Documentar los análisis, modelos, procesos y metodologías desarrolladas.
Elaborar informes y presentar resultados, conclusiones e insights accionables a los equipos técnicos y de negocio.
Colaborar con equipos multidisciplinares de CRM, Data & AI y negocio.
? Requisitos
Titulación universitaria en Matemáticas, Física, Estadística, Ingeniería o disciplinas STEM relacionadas.
3 años de experiencia en posiciones de Data Science, Machine Learning, Modelos, Pricing, CRM o Customer Analytics.
Experiencia sólida con Python y SQL.
Experiencia trabajando con Databricks.
Experiencia en construcción y desarrollo de modelos de Machine Learning, especialmente modelos
📌 Data Scientist – CRM (Madrid)
🏢 Vermont Solutions
📍 Madrid
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