Descripción
Resumen:
Este puesto implica un soporte integrado para la actividad empresarial en España, aplicando técnicas analíticas avanzadas al comportamiento del cliente, la optimización y la eficiencia operativa, colaborando simultáneamente con un equipo de Ciencia de la Decisión con sede en el Reino Unido.
Aspectos destacados:
1. Soporte integrado para el crecimiento empresarial y la toma de decisiones en España
2. Aplicación de modelado estadístico, aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) al comportamiento del cliente y a las operaciones
3. Entrega de soluciones analíticas de extremo a extremo, desde la exploración de datos hasta la implementación
El puesto está **integrado día a día con la actividad empresarial en España**, apoyando a los equipos locales de Estrategia, Operaciones y Precios, además de colaborar estrechamente con un equipo más amplio de Ciencia de la Decisión, mayoritariamente ubicado en el Reino Unido. Por lo tanto, son esenciales sólidas prácticas de trabajo remoto y colaboración transfronteriza.
El equipo de Ciencia de la Decisión aplica modelado estadístico, aprendizaje automático y técnicas emergentes de IA para:
* Comprender, medir y predecir el comportamiento del cliente a lo largo del ciclo de vida del crédito
* Optimizar las estrategias de cobranza y de tratamiento al cliente
* Valorar carteras de activos no productivos o en dificultades mediante proyecciones de flujos de efectivo y costes
* Mejorar la eficiencia operativa y los resultados para el cliente mediante decisiones basadas en datos
El candidato seleccionado entregará soluciones analíticas de extremo a extremo que abarquen desde la exploración y modelado de datos hasta su implementación operativa y seguimiento del rendimiento en procesos empresariales activos.
**Resultados clave del puesto**
El candidato seleccionado:
* Apoyará el crecimiento de la actividad empresarial en España, beneficiándose al mismo tiempo de los estándares, herramientas y conocimientos especializados del Grupo
* Llevará a cabo proyectos analíticos prácticos, desde la definición del problema hasta su implementación y seguimiento
* Traducirá análisis complejos en recomendaciones accionables y comercialmente viables
* Garantizará que los resultados para el cliente, la equidad y la experiencia sean fundamentales en el trabajo de ciencia de la decisión
* Se convertirá en un socio analítico de confianza para los interesados españoles, contribuyendo al mismo tiempo al equipo más amplio de Ciencia de la Decisión con sede en el Reino Unido
**Responsabilidades clave**
**Responsabilidades directas (entrega)**
* Establecer relaciones de trabajo sólidas con los equipos españoles de Estrategia, Operaciones, Precios e Ingeniería de Datos
* Desarrollar modelos estadísticos, de aprendizaje automático y, cuando proceda, basados en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), acordes con los objetivos y plazos acordados
* Adquirir una comprensión profunda de las fuentes de datos españolas
* Traducir los análisis en recomendaciones comercialmente viables y operativamente realistas
* Colaborar con los equipos comerciales y técnicos para garantizar que los modelos se implementen eficazmente en la toma de decisiones activa
* Identificar oportunidades para mejorar los enfoques de modelado y las herramientas analíticas utilizadas en CCM
**Responsabilidades compartidas (influencia y colaboración)**
* Promover metodologías analíticas rigurosas y estándares de desarrollo en todos los proyectos
* Contribuir a la planificación y priorización realista de los proyectos
* Apoyar iniciativas destinadas a mejorar la calidad de los datos y la capacidad analítica dentro de la actividad empresarial en España
* Coordinarse con los colegas del equipo de Ciencia de la Decisión y de Ingeniería de Datos con sede en el Reino Unido para respaldar la implementación operativa
**Atributos personales**
* Resolución creativa y estructurada de problemas
* Capacidad de comunicación segura, capaz de explicar ideas complejas con claridad ante audiencias no técnicas
* Confort trabajando con equipos distribuidos geográficamente
* Curiosidad, adaptabilidad y motivación para aprender
**Formación y certificaciones**
* Titulación universitaria en una disciplina cuantitativa o experiencia profesional equivalente
* Título de posgrado (Máster o Doctorado) preferible, aunque no imprescindible
* Certificaciones técnicas relevantes (Python, SQL, plataformas en la nube, IA/LLM) son deseables
**Conocimientos y experiencia**
Imprescindibles
* Python y SQL para análisis y modelado de datos
* Métodos de regresión y basados en árboles (p. ej., regresión lineal/logística, GBM, bosque aleatorio)
* Conocimientos avanzados de Excel, incluida la validación de datos y el modelado analítico
Deseables
* Experiencia con Azure, Databricks o plataformas en la nube similares
* Exposición a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) (generación de indicaciones, evaluación o casos de uso aplicados)
* Experiencia trabajando con datos de cobranza, recuperación o deuda en dificultades
* Conocimientos sobre el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y gobernanza de datos