Desde Hays estamos en la búsqueda de un Middle Data Scientist para uno de nuestros clientes más top al ser uno de los líderes en ofrecer soluciones de analítica, cloud y tecnología de marketing. Si eres un perfil que te caracterizas por tener tanto habilidades técnicas en machine learning y análisis de datos como la capacidad de interpretar y comunicar resultados de manera efectiva esta es TU posición:
Conocimientos básicos:
* Experiencia en modelado estadístico y machine learning: Sólidos conocimientos de algoritmos de machine learning supervisado y no supervisado, modelado predictivo y técnicas de optimización.
* Dominio de lenguajes de programación: Amplia experiencia en Python, así como en bibliotecas de ciencia de datos como pandas, scikit-learn, TensorFlow o PyTorch.
* Habilidades avanzadas en análisis de datos: Conocimiento en manipulación y análisis de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
* Competencia en bases de datos y SQL: Capacidad para extraer y manipular datos de distintas fuentes, optimizando consultas y gestionando grandes volúmenes de datos.
* Experiencia en visualización de datos: Uso de herramientas como Power BI o Matplotlib para comunicar resultados de manera efectiva.
* Expertise en B2C, en todo lo referente a modelos upsell y/o crossell.
Tareas y responsabilidades:
1. Desarrollar y validar modelos predictivos: Crear y evaluar modelos de machine learning que proporcionen insights y predicciones precisas para el negocio del cliente.
2. Realizar análisis exploratorio y limpieza de datos: Preparar y analizar grandes volúmenes de datos para descubrir patrones y preparar el conjunto de datos para su uso en modelos.
3. Implementar soluciones de machine learning en producción: Asegurar que los modelos desarrollados puedan integrarse en los sistemas de datos del cliente y funcionar en producción de manera óptima.
4. Optimizar y ajustar modelos de manera continua: Revisar el rendimiento de los modelos en producción, optimizándolos y ajustándolos para mejorar la precisión y eficiencia.
5. Desarrollar dashboards y reportes analíticos: Traducir los resultados de los análisis y modelos en visualizaciones claras y accionables para facilitar la toma de decisiones.
6. Comunicar insights y recomendaciones: Explicar los hallazgos clave y recomendaciones al cliente de manera clara y comprensible, mostrando el impacto de las decisiones basadas en datos.
7. Colaborar con equipos de ingeniería de datos y negocio: Trabajar en conjunto para alinear los objetivos técnicos con las metas del negocio y garantizar la entrega de soluciones que aporten valor real.
8. Aplicar técnicas avanzadas de análisis: Realizar estudios más profundos, como análisis de segmentación de clientes o predicciones de churn, para resolver problemas específicos del cliente en el sector de telecomunicaciones.
Soft Skills:
* Capacidad para traducir problemas de negocio en soluciones técnicas basadas en datos.
* Trabajo en equipo con ingenieros de datos y analistas para garantizar la coherencia y escalabilidad de las soluciones.
* Habilidades de storytelling de datos, enfocándose en cómo los modelos pueden resolver problemas de negocio.
Condiciones:
* Experiencia en sector Telco.
* Franja Salarial: 40.000€ - 50.000€
* Modelo híbrido: 2-3 días presencial.