Hay modelos que se quedan en una presentación. Y hay modelos que ayudan a decidir a qué cliente dirigirse, qué propuesta tiene más sentido y cómo anticiparse a una posible fuga. En este proyecto trabajarás para que los segundos lleguen a producción, se ejecuten de forma recurrente y generen impacto medible.

En NTT DATA buscamos cuatro profesionales de Data Science con experiencia en Customer Analytics para Banca. Formarás parte de un equipo que conecta negocio, datos y tecnología para desarrollar soluciones analíticas que acompañen decisiones comerciales reales.

NTT DATA es una compañía tecnológica y de consultoría con más de 139.000 profesionales y presencia en más de 50 países. Trabajamos en proyectos relevantes para sectores como banca, energía, industria, salud y administraciones públicas. Lo hacemos desde la colaboración entre equipos y con la ambición de transformar retos complejos en soluciones que funcionen de verdad.

¿Qué reto te espera?

Participarás en iniciativas de analítica avanzada aplicadas al ciclo de vida de clientes bancarios: captación, vinculación, crecimiento, retención y personalización. Tu aportación irá más allá del desarrollo de un modelo: ayudarás a que sea una solución utilizable, escalable y conectada con objetivos de negocio.

¿Que harás en tu día a día?

- Diseñar, entrenar, validar e industrializar modelos de Machine Learning de principio a fin.
- Desarrollar casos de uso de cross-selling, up-selling, propensión, churn, segmentación, Customer Lifetime Value y Next Best Action.




- Construir pipelines de datos con Python, PySpark, SQL y Spark DataFrames API para procesar información a gran escala.
- Automatizar la ejecución, monitorización y operación de modelos en entornos productivos.
- Colaborar con áreas de negocio para identificar oportunidades, aterrizar necesidades y priorizar casos de uso.
- Definir métricas de éxito y traducir resultados analíticos en recomendaciones claras para interlocución no técnica.
- Crear visualizaciones y cuadros de mando con herramientas como Power BI, Tableau, Looker u otras similares.
- Compartir conocimiento y contribuir a elevar las capacidades analíticas del equipo.

¿Qué buscamos en ti?

- Más de 3 años de experiencia en modelización avanzada aplicada, idealmente en Banca, Seguros o entornos con una alta complejidad de datos y clientes.
- Formación en Matemáticas, Física, Estadística, Ingeniería o disciplinas afines. Se valorará formación de posgrado en Inteligencia Artificial o Ciencia de Datos.
- Dominio de Python, PySpark, SQL y desarrollo de ETLs o pipelines de datos.
- Experiencia real recorriendo el ciclo completo de un modelo: problema de negocio, preparación de datos, modelización, despliegue,



automatización y seguimiento en producción.
- Capacidad para explicar resultados, hipótesis y decisiones técnicas a audiencias no especializadas.
- Criterio analítico, orientación a datos, colaboración y autonomía para impulsar decisiones.
- Se valorarán conocimientos de Deep Learning, NLP, LLMs, Azure, AWS o GCP, así como certificaciones cloud.

¿Qué encontrarás?

- Un proyecto de Customer Analytics en Banca donde podrás ver la trazabilidad entre tu trabajo y las decisiones que habilita.
- Modelo de trabajo híbrido.
- Desarrollo profesional en una comunidad de Data & AI con perfiles especializados en datos, estrategia, ingeniería y tecnología.
- Formación continua y oportunidades para profundizar en Machine Learning, industrialización, cloud y nuevas capacidades de IA.
- Un contexto de trabajo cercano, colaborativo y exigente con las ideas, no con las personas.
- Beneficios sociales, incluyendo medidas de flexibilidad, bienestar y desarrollo profesional.

Si te interesa construir productos analíticos que no se queden en el laboratorio y que ayuden a transformar la relación de una entidad bancaria con sus clientes, ¡queremos conocerte!

En NTT DATA creemos que toda persona es única y diferente y por ello apostamos por una cultura inclusiva que reconoce y valora la diversidad. Trabajamos día a día para crear un entorno en el que podamos explorar, vivir y potenciar nuestra propia singularidad.

#WeAreAllUnique #YouMakeUsUnique

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