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Resumen: Buscamos un Científico de Datos que asuma la propiedad de modelos y funciones de extremo a extremo dentro de iniciativas más amplias de MarTech, contribuyendo a soluciones globales de medición y optimización. Aspectos destacados: 1. Desarrollar funciones y componentes propios de extremo a extremo dentro de la medición y optimización de MarTech 2. Contribuir a marcos de toma de decisiones bajo ambigüedad con rigor metodológico 3. Construir sistemas listos para producción y comunicarse eficazmente con las partes interesadas **Descripción de la empresa** Glovo forma parte del Grupo Delivery Hero, la plataforma mundial pionera en entregas locales; nuestra misión es ofrecer una experiencia extraordinaria: rápida, sencilla y a tu puerta. Operamos en aproximadamente 65 países de todo el mundo. Con sede central en Berlín, Alemania. Delivery Hero cotiza en la Bolsa de Valores de Fráncfort desde 2017 y forma parte del índice bursátil MDAX. **Descripción del puesto** El equipo de **Ciencia de Datos de MarTech** impulsa la eficiencia del marketing de rendimiento mediante mediciones avanzadas, optimización y modelado escalable. Operamos en un entorno altamente complejo y ambiguo donde: * La verdad objetiva suele ser inobservable (incrementalidad frente a atribución) * No siempre es factible realizar experimentos limpios * Las decisiones deben tomarse bajo incertidumbre y con datos imperfectos Desarrollamos soluciones para la asignación presupuestaria, la medición de la incrementalidad y las pujas, permitiendo que la empresa invierta cada euro allí donde genere el mayor impacto. **TU MISIÓN** Buscamos un **Científico de Datos** que asuma la propiedad de modelos y funciones de extremo a extremo dentro de iniciativas más amplias de MarTech y contribuya a las soluciones del equipo en materia de medición y optimización. Al operar a nivel global, diseñarás soluciones que sirvan a toda la cartera de Delivery Hero, incluidas marcas como Glovo, Talabat y PedidosYa. Trabajarás de forma autónoma en problemas bien definidos y colaborarás estrechamente con miembros senior del equipo en los más ambiguos. Este puesto exige sólidas bases en inferencia causal y modelado, combinadas con la capacidad de comunicarte con claridad tanto con partes interesadas técnicas como no técnicas, y traducir problemas de marketing en soluciones fiables y listas para producción. **EL RECORRIDO** **Desarrollar funciones y componentes propios de extremo a extremo dentro de la medición y optimización de MarTech** * Asumir la propiedad de modelos y funciones dentro de iniciativas más amplias, desde la exploración de datos hasta su despliegue en producción * Contribuir a la definición de métricas de éxito y enfoques de modelado, con orientación senior en formulaciones de problemas más ambiguas * Equilibrar el rigor metodológico con las restricciones comerciales y los plazos **Contribuir a marcos de toma de decisiones bajo ambigüedad** * Ayudar a traducir preguntas de marketing en análisis estructurados y basados en modelos * Operar en entornos donde los experimentos son limitados o inviables, aplicando métodos establecidos en MMM, experimentos y análisis observacionales * Formular y documentar explícitamente los supuestos, señalando su impacto en las decisiones **Apoyar la toma de decisiones bajo incertidumbre** * Proporcionar análisis claros a pesar de mediciones imperfectas, explicando los compromisos y limitaciones * Identificar señales contradictorias (por ejemplo, atribución frente a incrementalidad frente a MMM) y discutirlas con miembros senior del equipo * Asegurar que los resultados sean accionables y estén alineados con las verdaderas restricciones comerciales (límites presupuestarios, ritmo de gasto, dependencias entre canales) **Aplicar rigor metodológico y contribuir a la validación** * Contribuir a la aplicación de marcos en MMM, pruebas de incrementalidad (experimentos geográficos, control sintético), pujas y/o valor vital del cliente (LTV) * Aplicar estrategias de validación en ausencia de una verdad objetiva (validación cruzada entre métodos, retropruebas, análisis de sensibilidad) * Seguir los estándares del equipo en cuanto a rigor estadístico, interpretabilidad y reproducibilidad * Participar en el intercambio de conocimientos dentro del capítulo y del equipo **Comunicarse eficazmente con las partes interesadas** * Traducir los resultados del modelado en narrativas claras para partes interesadas no técnicas * Comunicarse con las partes interesadas a nivel de squad, adaptando adecuadamente el nivel de abstracción * Responder a preguntas sobre los resultados del modelo con el contexto apropiado y siendo honesto acerca de sus limitaciones **Construir sistemas listos para producción** * Desarrollar soluciones fiables y mantenibles con buenos estándares en pruebas, supervisión, documentación y reproducibilidad * Colaborar estrechamente con Ingeniería y Producto para desplegar y mejorar los sistemas * Garantizar la usabilidad a largo plazo de los modelos como productos de decisión, no solo como análisis **Requisitos** **Fundamentos estadísticos, causales y predictivos** Sólida formación en experimentación, inferencia causal, series temporales y modelado predictivo. Experiencia aplicando estos métodos en entornos reales con datos ruidosos o sesgados. **Trabajar eficazmente bajo ambigüedad** * Progresar con solidez en problemas parcialmente definidos, escalándolos cuando se encuentren bloqueos * Proporcionar análisis razonados bajo incertidumbre * Reconocer los compromisos entre metodologías y señales contradictorias **Propiedad de funciones y modelos** Historial comprobado de propiedad de modelos y funciones, desde la definición del problema y el enfoque de modelado hasta la adopción en producción, con aportaciones senior en iniciativas más abiertas. **Conocimiento práctico del dominio MarTech** Comprensión práctica de la atribución, los canales digitales y fuera de línea, el marketing de rendimiento, las pujas y la asignación presupuestaria. Familiaridad con la incrementalidad, los rendimientos decrecientes y las interacciones entre canales. **Comunicación con las partes interesadas** * Comunicar conceptos estadísticos a partes interesadas no técnicas * Presentar claramente los resultados del modelo y discutir honestamente sus limitaciones * Generar confianza mediante un trabajo fiable y bien documentado **Habilidades de ingeniería y producción** Fuertes habilidades en Python y SQL (por ejemplo, BigQuery). Experiencia en diseño modular, pruebas, control de versiones y stacks modernos de datos/ML. Conocimientos previos de flujos de trabajo agénticos (impulsados por LLM o agentes que utilizan herramientas) son un plus. **Enfoque pragmático** Familiaridad con métodos como modelado de impacto (uplift modeling), MMM, cuasiexperimentos y modelos de supervivencia. Capacidad para aplicar métodos consolidados y generar un impacto comercial real. **Información adicional** **Creemos que el talento impulsado merece:** * Créditos mensuales en Glovo para satisfacer tus antojos. * Membresías reducidas en gimnasios para mantenerte con energía. * ️ Tiempo libre adicional, libertad para trabajar desde casa dos días a la semana y la posibilidad de trabajar desde cualquier lugar hasta tres semanas al año. * Licencia parental mejorada y guardería en la oficina. * Terapia online y beneficios para el bienestar, para garantizar tu salud mental. Aquí, en Glovo, florecemos gracias a la diversidad; creemos que mejora nuestros equipos, nuestros productos y nuestra cultura. Sabemos que las mejores ideas surgen de la combinación de brillantes mentes diversas. 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