Responsable de Ciencia de Datos

Product Madness desarrolla juegos móviles disfrutados por jugadores de todo el mundo. Utilizamos datos, tecnología y creatividad para desarrollar experiencias de juego atractivas y tomar decisiones empresariales informadas.

Nuestros equipos trabajan juntos para resolver problemas, compartir ideas y mejorar nuestros juegos. Únete a nosotros y contribuye al desarrollo de experiencias de juego móvil.

El Puesto

Como Responsable de Ciencia de Datos, realizarás análisis estadísticos, modelado predictivo y aprendizaje automático. Entenderás el comportamiento de los jugadores, abordarás problemas empresariales y mejorarás las experiencias de juego.

Te encargarás de las iniciativas de aprendizaje automático desde la planificación inicial hasta el desarrollo, evaluación e implementación. Trabajando con grandes conjuntos de datos, desarrollarás modelos y herramientas analíticas que apoyen el juego, la participación de los jugadores, la retención y la monetización.

Trabajarás estrechamente con desarrolladores de juegos, analistas de datos, gestores de producto y equipos de operaciones de juegos. Compartirás hallazgos, recomendarás mejoras y ayudarás a los equipos a usar datos para tomar decisiones.

Lo Que Harás

- Coordinar proyectos de ciencia de datos: Definir problemas empresariales, desarrollar hipótesis, seleccionar métodos analíticos, construir soluciones y medir resultados.
- Desarrollar algoritmos predictivos: Construir, entrenar, probar y mejorar modelos que respalden la personalización, la participación de los jugadores, la retención y la monetización.
- Aplicar métodos estadísticos: Utilizar análisis estadísticos, previsión, simulación,



optimización e inferencia causal para responder preguntas empresariales.
- Diseñar y evaluar experimentos: Planificar y analizar pruebas A/B, seleccionar métricas, resolver tamaños de muestra e interpretar resultados.
- Construir herramientas analíticas: Desarrollar modelos reutilizables, simulaciones y herramientas que ayuden a los equipos a tomar decisiones informadas.
- Mantener la calidad de los datos: Preparar y validar conjuntos de datos, investigar problemas de datos, evaluar suposiciones de modelos y asegurar resultados consistentes.
- Apoyar soluciones de producción: Trabajar con equipos de Ingeniería de Datos, MLOps y Tecnología de Juegos para integrar modelos y soluciones analíticas en sistemas existentes.
- Compartir hallazgos y recomendaciones: Explicar resultados analíticos, suposiciones y limitaciones a colaboradores y recomendar próximos pasos prácticos.
- Apoyar el desarrollo del equipo: Participar en revisiones por pares, documentar enfoques, compartir conocimientos y proporcionar orientación a colegas.

Lo Que Buscamos

- Un título o experiencia equivalente centrada en el análisis de datos, Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Física o un campo relacionado, demostrando pasión por estos temas.
- Al menos 3 años de experiencia trabajando en ciencia de datos, con experiencia en la entrega de proyectos analíticos o de aprendizaje automático.




- Conocimientos de estadística, probabilidad y análisis de datos.
- Capacidad para desarrollar, construir, evaluar y valorar modelos predictivos y de aprendizaje automático.
- Experiencia con pruebas A/B, diseño experimental, pruebas de hipótesis y métodos de inferencia causal.
- Capacidad para aplicar técnicas de previsión, simulación u optimización a desafíos empresariales.
- Habilidades en Python y SQL para análisis de datos, modelado y manejo de grandes colecciones de datos.
- Conocimiento de prácticas de desarrollo de software, incluyendo control de versiones, pruebas y documentación.
- Familiaridad con herramientas de IA y aplicaciones de IA generativa.
- Comprensión de la implementación y monitoreo de aprendizaje automático, incluyendo la colaboración con equipos de ingeniería.

Valoramos

- Experiencia en juegos móviles, entretenimiento digital u otros productos orientados al consumidor.
- Conocimiento de sistemas de recomendación, aprendizaje por refuerzo, modelado bayesiano, simulación estocástica o previsión de series temporales.
- Experiencia construyendo herramientas analíticas o aplicaciones para equipos empresariales.
- Familiaridad con plataformas en la nube como GCP, AWS o Azure, y entornos de desarrollo de aprendizaje automático.

Esta descripción del puesto puede haber sido revisada y optimizada mediante herramientas de inteligencia artificial con el fin de mejorar su claridad, coherencia e inclusión. En cualquier caso, todo el contenido final, los requisitos del puesto y las decisiones de contratación están sujetos a la revisión y aprobación de Aristocrat.

Filosofía de compensación

📌 Senior Data Scientist (Barcelona)
🏢 Product Madness
📍 Barcelona