¿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 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 versátil (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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📌 Data Scientist (Madrid)
🏢 driverevel.com
📍 Madrid