Data Scientist (Madrid)

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04 oct
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Drive Revel
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Madrid

04 oct

Drive Revel

Madrid

¿Qué buscamos? Buscamos un/a Data Scientist que convierta datos en decisiones de alto impacto para REVEL en un momento fundamental de su crecimiento. Buscamos a alguien con sólida base estadística, experiencia construyendo modelos predictivos y obsesión por llevar soluciones analíticas del notebook a producción. El equipo de datos en REVEL es transversal y crítico. Soporta decisiones de negocio, alimenta herramientas operativas (pricing, scoring, finanzas) y es la base sobre la que escala la compañía. Tu misión será diseñar y desplegar modelos de Machine Learning que resuelvan problemas reales del negocio: predecir demanda, optimizar precios, anticipar churn y mejorar la toma de decisiones en toda la organización. El equipo Te integrarás en un equipo de datos de 10 personas organizado en tres áreas, colaborando directamente con todas ellas: Data Engineering Pipelines, orquestación, ETLs, automatizaciones y observabilidad de datos. Stack: Airflow · Fivetran · AWS Glue · Lambdas · RDS · Datadog Data Governance Calidad del dato, catálogo, tests y ownership del DG score corporativo. Stack: dbt · OpenMetadata · Power BI Data Analytics Arquitectura dbt, dashboards corporativos y herramientas analíticas clave (pricer, OCR, lead scoring, reporting financiero). Stack: dbt · Python · Lambdas · Power BI Responsabilidades principales:

Diseñar, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning/Advanced Analytics (predicción de demanda, churn, pricing dinámico, scoring de clientes) integrados en los flujos de negocio.



Realizar análisis estadísticos avanzados y diseñar experimentos (A/B testing, inferencia causal) para medir el impacto de iniciativas de producto, marketing y operaciones. Explorar y segmentar datos para identificar oportunidades de mejora en la experiencia de suscripción, la gestión de flota y la retención de clientes. Comunicar conclusiones y recomendaciones de forma clara a stakeholders no técnicos mediante visualizaciones. Colaborar estrechamente con Data Engineering y Analytics para garantizar la disponibilidad y calidad de los datos que alimentan los modelos. Contribuir a la definición del roadmap de iniciativas de ciencia de datos alineado con los objetivos de la compañía.

Requisitos Must:

>3 años de experiencia como Data Scientist o en un rol analítico avanzado con foco en Ciencia de datos. Dominio de Python (pandas, scikit-learn, statsmodels) y R, SQL medio. Experiencia práctica con técnicas de Machine Learning supervisado y no supervisado. Sólida base en estadística e inferencia (tests de hipótesis, regresión, diseño experimental). Capacidad para llevar modelos del notebook a producción. Comunicación clara con stakeholders no técnicos (negocio, finanzas, operaciones).

Nice to have:





Conocimiento de herramientas de MLOps (MLflow, SageMaker) o experiencia desplegando modelos en AWS. Background en sectores con operaciones complejas: movilidad, fintech, logística o similares. Experiencia con modelos de series temporales y optimización. Familiaridad con dbt, Airflow o herramientas del stack de datos de REVEL. Inglés fluido.

Qué ofrecemos:

Rol con ownership real de la capa de ciencia de datos de REVEL. Integración directa en el equipo de datos. Autonomía para proponer, diseñar y ejecutar iniciativas de modelado. Salario competitivo acorde a la responsabilidad del puesto. Modelo híbrido con oficina en Madrid centro (presencia mínima de 2 días/semana). Flexibilidad horaria real y cultura orientada a resultados. Descuento exclusivo en la suscripción de nuestra flota. Wellhub (Gympass) – Plan Silver. Seguro médico Cigna. Presupuesto anual para formación. Remuneración flexible (Payflow). 23 días de vacaciones + tu cumpleaños libre. Revisiones de performance periódicas. Gran momento para unirte a REVEL durante su expansión.

Proceso de selección:

1. Charla inicial con RRHH Conversación para conocer tu perfil, resolver dudas y confirmar encaje con el proyecto. 2. Reunión técnica con el Head of Data Profundizamos en tu experiencia con modelado, estadística y los retos del rol. Online o presencial. 3. Caso práctico Un ejercicio técnico acotado para ver cómo piensas y resuelves problemas con datos. 4. Fase final con el CTO

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