Resumen: Únase al equipo de Personalización como el primer Analista de Datos dedicado para establecer las bases analíticas y tomar decisiones basadas en datos respecto a los modelos de aprendizaje automático y las funciones del producto. Aspectos destacados: 1. Diseñar experiencias innovadoras para el usuario que impulsen los KPI comerciales 2. Papel fundamental en el establecimiento de las bases y procesos analíticos 3. Colaborar transversalmente para influir en la hoja de ruta del producto y en la estrategia de aprendizaje automático ### **Descripción del puesto** El equipo de Personalización, dentro del Capítulo de Aprendizaje Automático y del Departamento de Ingeniería, desempeña un papel central en la implementación de algoritmos que utilizan señales de personalización para optimizar KPI comerciales como los ingresos y las conversiones. Nos centramos en las métricas, dotando a nuestros productos de búsqueda y descubrimiento de productos de potentes capacidades de personalización que mejoran la experiencia de compra para millones de usuarios y aportan valor a los clientes de la manera que más les importa. Su trabajo contribuirá a dar forma a experiencias innovadoras para el usuario que impulsen los KPI comerciales, interpretar el comportamiento del usuario e impulsar mejoras en el producto y los algoritmos. Como primer Analista de Datos dedicado del equipo de Personalización, usted desempeñará un papel fundamental al establecer las bases analíticas, las herramientas y los procesos para medir el impacto de nuestros modelos de aprendizaje automático y las funciones del producto. Colaborará estrechamente con ingenieros (quienes desarrollan la plataforma y mejoran los algoritmos de aprendizaje automático) y gerentes de producto para definir el éxito, descubrir información valiosa e influir en las decisiones sobre la hoja de ruta mediante datos. **Sobre nosotros** Constructor.io impulsa la búsqueda y el descubrimiento de productos para algunos de los minoristas más grandes del mundo. Procesamos miles de millones de solicitudes cada semana, y probablemente haya visto nuestros resultados en algún lugar y haya utilizado nuestro producto sin saberlo. Nos diferenciamos al centrarnos en las métricas en lugar de en las funciones, y al reinventar la búsqueda y el descubrimiento desde cero como un desafío de aprendizaje automático con el objetivo específico de mejorar métricas como los ingresos. Nuestro crecimiento anual es aproximadamente del 100 %, incluso con la desaceleración del mercado, y contamos con clientes en todos los sectores del comercio electrónico. Somos un equipo apasionado de especialistas en tecnología a los que les encanta resolver problemas y quieren mejorar la vida de nuestros clientes y compañeros de trabajo. Valoramos la empatía, la apertura, la curiosidad, la mejora continua y nos entusiasman las métricas que realmente importan. Creemos que empoderar a todas las personas de una empresa para que hagan lo que consideren mejor puede conducir a grandes logros. ### **Desafíos que enfrentará** * Comprender el comportamiento del comprador: investigar cómo los cambios en los productos afectan el comportamiento del usuario y las métricas de conversión. Utilizar SQL, Python y Spark para identificar patrones de uso, anomalías y oportunidades de optimización. * Diseñar y validar métricas: definir nuevas métricas para medir la personalización y el rendimiento de los modelos. Asegurar que las métricas se alineen con la experiencia del usuario y los objetivos comerciales mediante una validación rigurosa. * Construir infraestructura analítica: crear paneles de control y herramientas de informes escalables para los equipos de producto, ingeniería y dirección. Desarrollar herramientas de depuración para explicar las decisiones de clasificación e identificar problemas de rendimiento. * Tomar decisiones basadas en datos: colaborar transversalmente para diseñar experimentos, validar hipótesis y comunicar hallazgos que influyan directamente en la hoja de ruta del producto y en la estrategia de aprendizaje automático. **Requisitos** ### **Requisitos** * 3 o más años analizando experimentos complejos y extrayendo conclusiones prácticas a partir de conjuntos de datos grandes y ruidosos. Experiencia en pruebas estadísticas y diseño práctico de experimentos. * Redactar consultas SQL optimizadas para extracción y transformación de datos a escala de terabytes. Competencia en sistemas distribuidos como Spark para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. * Fuertes habilidades en análisis exploratorio y desarrollo de herramientas internas. Experiencia con bibliotecas de ciencia de datos y automatización. * Conocimiento de las canalizaciones de aprendizaje automático, la calidad de los datos de entrenamiento y las métricas de clasificación/recomendación. Familiaridad con los conceptos de relevancia en la búsqueda y personalización. * Diseñar métricas que reflejen con precisión el rendimiento de los modelos y del producto. Asegurar la alineación entre las métricas técnicas y los resultados comerciales. * Crear paneles de control atractivos utilizando Tableau, Looker o paneles personalizados en Python. Presentar hallazgos complejos de forma clara tanto ante audiencias técnicas como ejecutivas. * Influenciar las decisiones de producto e ingeniería mediante narrativas basadas en datos. Colaborar eficazmente entre equipos para impulsar mejoras en el aprendizaje automático y el producto. * Curiosidad profunda por el comportamiento del usuario y su impacto comercial. Vincular los cambios en los algoritmos con los resultados reales para los clientes. **Beneficios** * Días libres remunerados * Trabajo desde casa * Formación y desarrollo