¿Qué buscamos?Buscamos un/a Data Scientist que convierta datos en decisiones de alto impacto para REVEL en un momento principal 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 equipoTe 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 · DatadogData Governance Calidad del dato, catálogo, tests y ownership del DG score corporativo. Stack: dbt · OpenMetadata · Power BIData Analytics Arquitectura dbt, dashboards corporativos y herramientas analíticas clave (pricer, OCR, lead scoring, reporting financiero). Stack: dbt · Python · Lambdas · Power BIResponsabilidades 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.RequisitosMust:- > 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 adaptable (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. 1. Charla inicial con RRHHConversación para conocer tu perfil, resolver dudas y confirmar encaje con el proyecto.2. 2. Reunión técnica con el Head of DataProfundizamos en tu experiencia con modelado, estadística y los retos del rol. Online o presencial.3. 3. Caso prácticoUn ejercicio técnico acotado para ver cómo piensas y resuelves problemas con datos.4. 4. Fase final con el CTO#J-18808-Ljbffr

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