22 DIC, 2025 Buscamos un Científico de Datos para unirse a nuestra práctica de Datos e IA. Se trata de un puesto para un resolutor práctico de problemas capaz de traducir desafíos empresariales en soluciones basadas en datos para marcas de renombre mundial. Aplicarás el pensamiento estadístico y técnicas de aprendizaje automático para ofrecer capacidades predictivas que impulsen resultados medibles en marketing y experiencia del cliente; además, te sentirás cómodo llevando tus modelos más allá del entorno de cuaderno (notebook) hasta entornos de producción. ¿Cómo será tu día a día? Se trata de un puesto práctico en el que entregarás soluciones analíticas y de aprendizaje automático con impacto, aprovechando principalmente las funcionalidades listas para usar de las plataformas, mientras aplicas sólidas bases estadísticas para garantizar resultados rigurosos y fiables. Más específicamente, tus tareas incluirán: * **Desarrollar e implementar modelos predictivos** (de propensión, de abandono, similares) y **sistemas de recomendación** para campañas dirigidas y personalización. * **Realizar análisis profundos del cliente** (segmentación, valor vitalicio del cliente [LTV], análisis conductual) para generar conocimientos accionables. * **Implementar soluciones de aprendizaje automático** mediante funcionalidades nativas de la plataforma y desarrollo personalizado, asegurando que los modelos sean **listos para producción** y **consumibles por IA**. * Mantener un **rigor estadístico** en todas las metodologías, desde el diseño de experimentos hasta la validación de modelos, respaldado por una **exploración y preparación rigurosas de los datos**. * **Asesorar a los clientes** sobre oportunidades de ciencia de datos, comunicar claramente hallazgos complejos, contribuir a **marcos de solución repetibles**, y fomentar la **colaboración multifuncional** con los equipos de ingeniería, estrategia y servicios al cliente. ¿Con quién trabajarás? Te unirás a un equipo de científicos de datos y analistas apasionados por transformar los datos en impacto empresarial. Trabajarás estrechamente con nuestro equipo de Ingeniería de Datos, que construye las canalizaciones y la infraestructura que alimentan tus modelos; y, en ocasiones, contribuirás directamente a dicho trabajo. Más allá de tu equipo inmediato, colaborarás con partes interesadas de toda nuestra organización (líderes estratégicos, directores de cuentas, equipos creativos) y directamente con los equipos de marketing y análisis de los clientes. ¿Qué aportas tú? Eres un científico de datos práctico y orientado al negocio que prioriza la entrega de valor por encima de la perfección teórica. Tienes una fuerte intuición estadística y puedes explicar con claridad los enfoques analíticos y sus limitaciones tanto a audiencias técnicas como no técnicas. No eres simplemente un científico de datos de cuaderno (notebook): comprendes lo que se necesita para llevar los modelos a producción. * **Base estadística sólida:** Comprensión profunda de estadística inferencial, pruebas de hipótesis, análisis de regresión y diseño experimental. No necesitas derivar algoritmos desde cero, pero sí debes comprender cuándo y por qué aplicarlos. * **Experiencia aplicada en aprendizaje automático:** Experiencia práctica en el desarrollo de modelos de propensión, modelos similares o de parecido (lookalike), segmentación de clientes, predicción de abandono, modelos de valor vitalicio del cliente (LTV) y sistemas de recomendación. * **Competencia en Python y SQL** para la manipulación, análisis y desarrollo de modelos con datos. * **Mentalidad orientada a la producción:** Comprensión de lo necesario para trasladar modelos desde la fase experimental hasta la producción. Te sientes cómodo trabajando con ingenieros de datos en la implementación y conoces conceptos como canalizaciones de puntuación (scoring pipelines), flujos de trabajo de ingeniería de características (feature engineering) y herramientas de orquestación (por ejemplo, Airflow, Terraform). * **Buenas prácticas de ingeniería:** Familiaridad con el control de versiones (Git), escritura de código limpio y mantenible, y colaboración en bases de código compartidas. * **Experiencia con plataformas de ML en la nube:** Conocimiento de servicios de ML basados en la nube (por ejemplo, GCP Vertex AI) y/o funcionalidades de ML en plataformas de marketing (Salesforce Einstein, Adobe Sensei). * **Habilidades de exploración de datos:** Capacidad para utilizar herramientas de visualización para inspeccionar datos, validar supuestos y tomar decisiones informadas sobre modelado. * **Capacidad comercial:** Habilidad para vincular el trabajo analítico con resultados empresariales y comunicar el valor en términos que importen a los clientes. La experiencia en agencias o consultoría constituye una ventaja significativa. * **Mentalidad colaborativa:** Comodidad trabajando en equipos multifuncionales y colaborando estrechamente con ingenieros, estrategas y partes interesadas de los clientes. Un líder en experiencias personalizadas del cliente VML MAP es un Centro de Excelencia líder mundial que ayuda a las empresas a humanizar la relación entre la marca y el cliente mediante una hiperpersonalización a escala, automatización de marketing y CRM. Con el cerebro de una consultora, el corazón de una agencia y el poder de la tecnología y los datos, trabajamos con algunas de las marcas más admiradas del mundo para ayudarlas en su viaje de transformación hacia una verdadera orientación al cliente. Juntos somos más de 1000 especialistas en tecnología, científicos de datos, pensadores estratégicos, consultores, expertos en operaciones y mentes creativas provenientes de más de 55 nacionalidades. Una red global Formamos parte de la red global VML, que abarca más de 30 000 empleados en más de 150 oficinas ubicadas en más de 60 mercados, cada uno contribuyendo a una cultura que valora la conexión, la pertenencia y el poder de las diferencias. \#LI\-EMEA WPP (VML MAP) es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y considera candidatos para todos los puestos sin discriminación ni consideración de características personales. Estamos comprometidos a fomentar una cultura de respeto en la que todos se sientan parte integrante y tengan las mismas oportunidades de progresar en sus carreras. Para obtener más información, visite nuestro sitio web y siga a VML MAP en nuestros canales sociales mediante Instagram, LinkedIn *y* *X**.* Cuando haga clic en «Aplicar ahora» a continuación, su información se enviará a VML MAP. 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