Senior Data Scientist (Barcelona)

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11 nov
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Product Madness
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Barcelona

11 nov

Product Madness

Barcelona

Responsable de Ciencia de DatosProduct 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 PuestoComo 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 compensaciónOfrecemos un paquete integral de remuneración y ventajas diseñado para seguir siendo competitivo en el mercado, apoyar tu bienestar y reconocer tu contribución a nuestro éxito. Nuestro enfoque se basa en una filosofía de remuneración por desempeño, recompensando el impacto individual. Tu paquete de compensación específico se determinará en función de facto

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