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PRACTICANTE EN CIENCIA DE DATOS

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Carrer d'Aribau, 66, Eixample, 08011 Barcelona, Spain
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Resumen: Buscamos un practicante en ciencia de datos con dominio prioritario de Python y sólidos conocimientos estadísticos para colaborar con analistas de datos, desarrollar e iterar modelos de valor vitalicio (LTV) y evaluar experimentos A/B. Aspectos destacados: 1. Oportunidad de resolver problemas complejos de ciencia de datos 2. Plan de carrera personalizado con revisiones periódicas del desempeño 3. Horarios laborales flexibles y opción de trabajar desde cualquier lugar * DATOS BARCELONA **CIENCIA****DE****DATOS****PRACTICANTE** ----------------------------- #### **TÚ ERES** * Eres una persona cuyo lenguaje principal es Python y con sólidos conocimientos estadísticos. * Posees la autonomía y velocidad necesarias para dirigirte a ti mismo 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 aplicables. * 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 abandono (churn) y la previsión (forecasting). * Desarrollar, comparar e iterar modelos de valor vitalicio (LTV) (por ejemplo, basados en supervivencia/retención o en máquinas de gradient boosting - GBMs) para generar predicciones calibradas destinadas a la adquisición de usuarios (UA) y a la fijación de precios. * Predecir ventanas de abandono (churn) y curvas de retención por aplicación, región geográfica (geo) y grupo demográfico (cohort) para orientar las estrategias de retorno de la inversión (payback) y de creatividad publicitaria. * Traducir las salidas 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 experimentos A/B y pruebas 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, pruebas de hipótesis, regresión, clasificación y calibración de modelos. * **Evidencia:** Capacidad para mostrar al menos un modelo integral (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 y capacidad de 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 premium en gimnasio (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.

Fuentea:  indeed Ver publicación original
David Muñoz
Indeed · HR

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