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 visualizacion

📌 Data Science Consultant (Madrid)
🏢 Ntt Data Europe & Latam
📍 Madrid