Científico de Datos Senior

Descripción

**Acerca de seQura** seQura ofrece tecnologías de pago innovadoras, flexibles y fáciles de usar que ayudan a los comerciantes a adquirir, convertir y retener a más clientes. Generamos un impacto real en el desempeño de las ventas personalizando nuestras soluciones según distintos sectores, abordando sus problemas específicos y ofreciendo resultados superiores en los ámbitos del comercio minorista, la educación, la oftalmología, las reparaciones y los viajes. También potenciamos una experiencia de compra inteligente para los consumidores que buscan mayor valor, comodidad y flexibilidad al comprar, mediante nuevas experiencias de pago que les permiten ahorrar, acceder a crédito sin intereses o pagar en cómodas cuotas mensuales, hasta por 24 meses. Fundada en Barcelona, seQura es una fintech privada que actualmente se expande por el sur de Europa y América Latina, con un crecimiento anual compuesto (CAGR) superior al 50 % y ingresos recurrentes anuales cercanos a los 100 millones de euros. Más de 5000 empresas, casi 2 millones de compradores y casi 400 empleados continúan calificándonos como una de las fintech más apreciadas y confiables del mercado, con un NPS del 87 %, una calificación de Trustpilot de 4.7/5 y una calificación de Glassdoor de 4.7/5. **Acerca del puesto** Buscamos un **Científico de Datos Senior** para ayudar a diseñar, construir y evolucionar la inteligencia detrás de la aplicación Shopper de seQura: una aplicación de compras donde los usuarios gestionan los pagos realizados con seQura y descubren y compran en comercios asociados mediante recompensas. Este puesto se centra en construir sistemas de aprendizaje automático listos para producción que integren inteligencia en flujos reales de usuarios. Trabajarás en búsquedas inteligentes, recomendaciones y capacidades de agentes: modelos que comprendan el contexto, razonen sobre las necesidades de los compradores y ayuden a los usuarios a descubrir y comprar de forma relevante, personalizada y segura. Colaborarás estrechamente con los equipos de Producto, Desarrollo Frontend, Datos e Inteligencia Artificial, desempeñando un papel clave tanto en la definición del enfoque técnico como en la experiencia del comprador. **Desafíos que resolverás** * Diseñar, construir e implementar los **sistemas de recomendación** que impulsan la aplicación Shopper, ayudando a los usuarios a descubrir comercios, productos y ofertas relevantes a lo largo de todo el ciclo de compras, mientras escribes código sencillo, limpio y eficiente. * Mejorar la **búsqueda inteligente** —relevancia, ordenamiento, detección de intención y comprensión de consultas— para que los compradores encuentren rápidamente lo que buscan. * Transformar necesidades ambiguas de los compradores e ideas de productos en sistemas confiables y escalables de aprendizaje automático mediante un enfoque pragmático, analítico y responsable, priorizando la simplicidad y la iteración frente a la complejidad prematura. * Asumir la responsabilidad completa del ciclo de vida del modelo: obtención y modelado de datos, ingeniería de características, entrenamiento, evaluación e implementación, prestando especial atención a los detalles y a la propiedad del producto. * Definir y supervisar las **métricas clave** (CTR, conversión, nDCG, MRR, tasa de resultados nulos) y realizar experimentos para medir el impacto real sobre los compradores. * Colaborar estrechamente con los equipos de Producto, Desarrollo Frontend, Datos e Inteligencia Artificial como un miembro comprometido y comunicativo del equipo, promoviendo la alineación entre disciplinas. * Impulsar el cambio y la eficiencia colaborando con socios y partes interesadas de distintas disciplinas, demostrando motivación para aprender, crecer y cuestionar el statu quo. **Acerca del equipo de Datos** **Misión del equipo** Construir la inteligencia detrás de la aplicación Shopper de seQura, creando experiencias de compra personalizadas que ayuden a millones de usuarios a descubrir los comercios, productos y ofertas adecuados en el momento preciso. Mediante el aprendizaje automático, la búsqueda y la inteligencia artificial, el equipo transforma los datos en capacidades inteligentes del producto que mejoran la participación de los compradores, incrementan la conversión y generan valor duradero para el cliente. **Qué gestionamos** * Sistemas de recomendación, incluidos los basados en filtrado colaborativo, en contenido y en enfoques híbridos * Capacidades de búsqueda inteligente, incluidas relevancia, ordenamiento, detección de intención y comprensión de consultas * Modelos de predicción de recurrencia de compradores y valor vitalicio del cliente (LTV) * Capacidades de producto impulsadas por IA y agentes inteligentes * El ciclo completo de aprendizaje automático, desde la exploración de datos y la ingeniería de características hasta la implementación del modelo y su monitoreo en producción * Marcos de experimentación y medición del rendimiento de los modelos de aprendizaje automático **Estructura del equipo** El equipo de Ciencia de Datos e IA trabaja como un equipo de producto integrado junto con Ingeniería de Software, Producto y Diseño. Los científicos de datos colaboran estrechamente con los ingenieros de producto para llevar los modelos de aprendizaje automático a producción, al tiempo que trabajan con la plataforma de datos para garantizar una infraestructura escalable y flujos de trabajo de aprendizaje automático fiables. **Cómo trabajamos** * Mentalidad centrada en el producto: cada modelo se construye para resolver un problema real del usuario y generar un impacto empresarial medible. * Propiedad integral del ciclo completo de aprendizaje automático. * Experimentación ágil mediante pruebas A/B, evaluación fuera de línea e iteración continua. * Colaboración estrecha con los equipos de Producto, Ingeniería y Diseño para integrar la IA en la experiencia del comprador. * Mejora continua impulsada por datos, experimentación y comportamiento del usuario. **Qué esperar en los próximos 90 días** **Mes 1** Te incorporarás al equipo de Ciencia de Datos y adquirirás un conocimiento profundo del ecosistema de la aplicación Shopper, su arquitectura, los sistemas existentes de aprendizaje automático y las canalizaciones de datos. Junto con otros científicos de datos e ingenieros, aprenderás cómo funcionan actualmente los modelos de búsqueda, recomendación y participación de los compradores, mientras te familiarizas con las iniciativas en curso del equipo. **Mes 2** Asumirás la responsabilidad de flujos de trabajo existentes y comenzarás a contribuir con mejoras en nuestras capacidades de búsqueda inteligente, incluidas relevancia y ordenamiento. También colaborarás estrechamente con los equipos de Producto e Ingeniería para comprender la arquitectura actual del motor de recomendación e identificar oportunidades de mejora futuras. **Mes 3** Entregarás tus primeras mejoras significativas en la experiencia del comprador, contribuyendo a la calidad de la búsqueda o al rendimiento de las recomendaciones. Ayudarás a definir y evaluar modelos de recomendación, establecer métricas clave de éxito como CTR, conversión, nDCG, MRR y tasa de resultados nulos, y participarás en experimentos mediante pruebas A/B para validar el impacto de los modelos. **Pila tecnológica y entorno** **️** Nuestra plataforma de aprendizaje automático opera en AWS y se construye sobre un ecosistema de datos moderno que soporta experimentación, implementación en producción y mejora continua de los modelos. Utilizamos Python como lenguaje principal de desarrollo, con flujos de trabajo de ML impulsados por SageMaker y orquestados mediante Airflow. Nuestra plataforma de datos depende de Redshift y S3 para almacenamiento y procesamiento, mientras que Kubernetes proporciona la infraestructura para la prestación escalable de modelos y servicios auxiliares. El equipo trabaja extensivamente con sistemas modernos de recomendación, técnicas de recuperación de información, aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grande (LLM) y marcos de experimentación. Los modelos se evalúan continuamente mediante métricas fuera de línea y pruebas A/B en línea para garantizar un impacto medible en el producto. **Qué necesitas** * **Más de 5 años de experiencia como Científico de Datos / Ingeniero de ML**, con un historial sólido de **construcción e implementación de modelos en producción.** * **Experiencia práctica con sistemas de recomendación** —filtrado colaborativo, basado en contenido o enfoques híbridos—, incluida la gestión de escenarios de inicio en frío y personalización. * Experiencia trabajando en **ML orientado al producto** (búsqueda, ordenamiento, personalización u otros similares), donde los modelos moldean directamente la experiencia del usuario. * Conocimientos sólidos de **Python** y **SQL**; experiencia en todo el ciclo de vida del ML (obtención de datos, ingeniería de características, entrenamiento, evaluación, implementación y monitoreo). * Familiaridad con **búsqueda y recuperación de información** (por ejemplo, BM25, incrustaciones/KNN, OpenSearch/Elasticsearch) es un gran plus. * Base sólida en programación limpia, pruebas y metodologías ágiles. * **Iniciativa y sentido de propiedad**: identificas lo que hay que hacer y lo impulso adelante, sin temor a expresar tu opinión, compartir tus ideas o cuestionar supuestos cuando algo puede mejorarse. * **Adaptabilidad**: te sientes cómodo ante la ambigüedad y los cambios de prioridad, y aprendes rápidamente en un entorno dinámico. * Dominio del inglés. **Qué ofrecemos** Contamos con una base sólida y sostenible, donde brindamos un lugar de trabajo seguro y confiable. Tienes la libertad y la confianza necesarias para aportar lo mejor posible. Uno de nuestros mayores puntos fuertes, según nuestros empleados, es nuestra camaradería y cultura de apoyo, que fomenta un sentido de pertenencia al trabajar estrechamente con nuestros valores. Con nosotros, tendrás proyectos desafiantes que te permitirán desarrollar tus habilidades y conocimientos. Además, estamos muy orgullosos de nuestra oficina única, que ofrece un entorno cómodo e inspirador para trabajar, con todo lo necesario. * 23 días de vacaciones + 2 días libres anuales. * Plan flexible de compensación para transporte, restaurantes y guardería con Cobee. * Descuentos en seguros médicos con Sanitas y DKV. * Horario laboral flexible. * Presupuesto personal para desarrollo profesional. * Talleres y encuentros en la oficina para fomentar la participación comunitaria y el crecimiento profesional. * Trabajo híbrido o remoto (hasta 2 horas de diferencia respecto a GMT+2). Además, contamos con un **Programa de Bienestar** que adopta un enfoque integral cubriendo 6 áreas (ocupacional, física, financiera, emocional, social y conciencia medioambiental). Cada área incluirá diversas actividades, y podrás elegir entre 34 actividades diferentes para configurar un plan adaptado a tus necesidades. **¿Cuáles son los próximos pasos?** * Entrevista con el equipo de Personas * Entrevista con el gestor * Evaluación técnica para realizar en casa *(asíncrona)* * Revisión en vivo por pares de la evaluación * Conocer al equipo Te rogamos envíes tu **currículum en inglés**, ya que es el idioma oficial de nuestra comunidad. Promovemos la igualdad de oportunidades para todas las personas, independientemente de su edad, color, identidad de género, condición médica, discapacidad física o mental, raza, religión, orientación sexual o cualquier otra característica. Contamos con un entorno inclusivo donde el respeto está por encima de todo. **¿Quieres formar parte del cambio? J