Científico de Datos

Descripción

Resumen: Este puesto implica un apoyo integrado al negocio español, aplicando modelado estadístico, aprendizaje automático y técnicas de inteligencia artificial para ofrecer soluciones analíticas de extremo a extremo e impulsar la toma de decisiones basada en datos. Aspectos destacados: 1. Apoyar el crecimiento del negocio español con la experiencia a nivel grupal 2. Ejecutar proyectos analíticos prácticos desde la definición del problema hasta su implementación 3. Traducir análisis complejos en recomendaciones accionables y comercialmente viables El puesto está **integrado día a día con el negocio español**, apoyando a los equipos locales de Estrategia, Operaciones y Precios, además de colaborar estrechamente con un equipo más amplio de Ciencia de la Decisión, mayoritariamente ubicado en el Reino Unido. Por tanto, son fundamentales unas sólidas prácticas de trabajo remoto y una colaboración transfronteriza. El equipo de Ciencia de la Decisión aplica modelado estadístico, aprendizaje automático y técnicas emergentes de IA para: * Comprender, medir y predecir el comportamiento del cliente a lo largo del ciclo de crédito * Optimizar las estrategias de cobranza y tratamiento al cliente * Valorar carteras de activos impagados o en situación de dificultad mediante proyecciones de flujos de efectivo y costes * Mejorar la eficiencia operativa y los resultados para el cliente mediante la toma de decisiones basada en datos El candidato seleccionado entregará soluciones analíticas de extremo a extremo que abarquen desde la exploración y modelado de datos hasta su implementación operativa y supervisión del rendimiento en procesos comerciales en producción. **Resultados clave del puesto** El candidato seleccionado: * Apoyará el crecimiento del negocio español, beneficiándose al mismo tiempo de los estándares, herramientas y experiencia a nivel grupal * Ejecutará proyectos analíticos prácticos desde la definición del problema hasta su implementación y supervisión * Traducirá análisis complejos en recomendaciones accionables y comercialmente viables * Garantizará que los resultados para el cliente, la equidad y la experiencia sean centrales en el trabajo de ciencia de la decisión * Se convertirá en un socio analítico de confianza para las partes interesadas españolas, aportando además al equipo más amplio de Ciencia de la Decisión con sede en el Reino Unido **Responsabilidades clave** **Responsabilidades directas (entrega)** * Establecer relaciones de trabajo sólidas con los equipos españoles de Estrategia, Operaciones, Precios e Ingeniería de Datos * Desarrollar modelos estadísticos, de aprendizaje automático y, cuando proceda, basados en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), según objetivos y plazos acordados * Desarrollar una comprensión profunda de las fuentes de datos españolas * Traducir los análisis en recomendaciones comercialmente viables y operativamente realistas * Colaborar con los equipos comerciales y técnicos para garantizar que los modelos se implementen eficazmente en los procesos reales de toma de decisiones * Identificar oportunidades para mejorar los enfoques de modelado y las herramientas analíticas utilizadas en CCM **Responsabilidades compartidas (influencia y colaboración)** * Promover metodologías analíticas rigurosas y estándares de desarrollo en todos los proyectos * Contribuir a la planificación y priorización realistas de los proyectos * Apoyar iniciativas destinadas a mejorar la calidad de los datos y la capacidad analítica dentro del negocio español * Coordinarse con los colegas del equipo de Ciencia de la Decisión con sede en el Reino Unido y con Ingeniería de Datos para apoyar la implementación operativa **Atributos personales** * Resolvedor creativo y estructurado de problemas * Comunicador seguro, capaz de explicar ideas complejas con claridad ante audiencias no técnicas * Capacidad para trabajar cómodamente con equipos distribuidos geográficamente * Curioso, adaptable y motivado para aprender **Formación y certificaciones** * Título universitario en una disciplina cuantitativa o experiencia profesional equivalente * Titulación de posgrado (máster o doctorado) preferible, aunque no obligatoria * Certificaciones técnicas relevantes (Python, SQL, plataformas en la nube, IA/LLM) son deseables **Conocimientos y experiencia** Imprescindibles * Python y SQL para análisis y modelado de datos * Métodos de regresión y basados en árboles (por ejemplo, regresión lineal/logística, GBM, bosque aleatorio) * Conocimientos avanzados de Excel, incluida la validación de datos y el modelado analítico Deseables * Experiencia con Azure, Databricks o plataformas en la nube similares * Exposición a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) (ingeniería de indicaciones, evaluación o casos de uso aplicados) * Experiencia trabajando con datos de cobranza, recuperación o deuda en dificultad * Conocimientos sobre el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y gobernanza de datos