PRACTICANTE DE CIENCIA DE DATOS

Descripción

Resumen: Buscamos un practicante de ciencia de datos con dominio prioritario de Python y sólidos conocimientos de estadística para colaborar con analistas de datos, desarrollar e iterar modelos de valor vitalicio (LTV) y evaluar pruebas A/B. Aspectos destacados: 1. Oportunidad de resolver problemas complejos y construir modelos predictivos. 2. Desarrollar habilidades en Python, estadística y aplicaciones de aprendizaje automático. 3. Adquirir experiencia en pruebas A/B y en la traducción de los resultados de los modelos a señales. * DATOS BARCELONA **CIENCIA****DE****DATOS****PRACTICANTE** ----------------------------- #### **TÚ ERES** * Eres una persona cuyo lenguaje principal es Python y con sólidos conocimientos de estadística. * Posees autonomía y rapidez para autodirigirte y entregar código funcional sin necesidad de instrucciones paso a paso. * Eres capaz de explicar decisiones complejas de modelado en un lenguaje sencillo, con conclusiones prácticas y accionables. * Actualmente eres estudiante universitario en España y puedes firmar un "convenio de prácticas". #### **TU MISIÓN** * Colaborar con analistas de datos para resolver problemas complejos como el valor vitalicio probabilístico (LTV), la predicción de cancelación (churn) y la previsión. * Construir, comparar e iterar modelos LTV (por ejemplo, basados en supervivencia/retención o máquinas de gradient boosting [GBMs]) para generar predicciones calibradas destinadas a adquisición de usuarios (UA) y fijación de precios. * Predecir ventanas de cancelación (churn) y curvas de retención por aplicación, región geográfica y grupo demográfico (cohort) para orientar estrategias de retorno de inversión (payback) y creativas. * Traducir los resultados de los modelos en señales de conversión para la optimización en Google y Meta. * Extraer y transformar datos de eventos y compras desde BigQuery, RevenueCat y AppsFlyer en conjuntos de datos listos para modelado. * Evaluar pruebas A/B y experimentos de precios mediante métodos frecuentistas o bayesianos. #### **TUS HABILIDADES** * **Técnicas fundamentales:** Amplia experiencia práctica con Python (pandas, NumPy, scikit-learn, Jupyter). * **Teóricas:** Comprensión sólida de probabilidad, contrastación de hipótesis, regresión, clasificación y calibración de modelos. * **Evidencia:** Capacidad para mostrar al menos un modelo completo de principio a fin (proyecto académico o personal). * **Deseable:** Experiencia en modelado bayesiano (PyMC/Stan), análisis de supervivencia, gradient boosting (XGBoost/LightGBM) y SQL/BigQuery. #### **TE OFRECEMOS** * **Remuneración:** Un puesto remunerado a tiempo completo que te otorga verdadera responsabilidad e impacto. * **Flexibilidad:** Horarios laborales flexibles, 25 días de vacaciones anuales y 1 mes de "trabajo desde cualquier lugar" fuera de España. * **Espacio de trabajo:** Oficina privada en Norrsken House y un presupuesto de **5.000 €** para equipamiento profesional de oficina en casa. * **Bienestar:** Opción de membresía en un gimnasio de alta gama (innerflow.es) y catering saludable en la oficina desde 2 € a 3 €. * **Carrera profesional:** Plan de carrera personalizado con revisiones de desempeño y ajustes salariales cada 6 meses.