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. 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 supervisados.
~ Conocimientos de metodología de modelización, feature engineering, ajuste de hiperparámetros, validación y evaluación de rendimiento.
~ Experiencia con algoritmos de clustering y clasificación, especialmente K-means y KNN.
~ Capaci

📌 Data Scientist (Madrid)
🏢 Vermont Solutions
📍 Madrid