¿Qué buscamos?
Buscamos un/a

Data Scientist

que convierta datos en decisiones de alto impacto para REVEL en un momento clave 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 principal (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

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