
Data Scientist
Descripción
¿Quieres formar parte de una empresa líder en Customer Science y Marketing Automation? En Cognodata, ayudamos a nuestr@s client@s a mejorar su posición competitiva mediante la gestión avanzada de la información. ¡Únete a nuestro equipo!
Actualmente buscamos un/a Senior Data Scientist con sólida experiencia en el desarrollo e implementación de modelos predictivos aplicados al sector financiero, especialmente en banca y adquirencia. La persona ideal tendrá un enfoque orientado a negocio, capaz de traducir insights en acciones comerciales que generen impacto real.
🎯 Responsabilidades principales
- Diseñar, desarrollar e implementar modelos predictivos y de comportamiento para optimizar estrategias de churn, retención y Customer Lifetime Value.
- Liderar proyectos de industrialización de modelos bajo prácticas MLOps.
- Colaborar con equipos de negocio para convertir resultados analíticos en decisiones estratégicas.
- Garantizar la calidad y escalabilidad de las soluciones en entornos Databricks / Spark.
- Participar en la definición de feature engineering temporal y pipelines de datos robustos.
🧠 Habilidades Clave
- 🧠 Pensamiento analítico y estratégico
- 🗣️ Comunicación efectiva y storytelling con datos
- 🚀 Proactividad y orientación a resultados
- 🔄 Capacidad de adaptación a entornos ágiles
🎁 ¿Qué te ofrecemos?
Proyectos innovadores en sectores como banca, retail, seguros...
- 📈 Carrera profesional y formación continua.
- 🤼 Buen ambiente laboral.
- 💰 Retribución flexible.
- 🏡 Híbrido.
- ⏰ Horario flexible.
- Todos los viernes, julio y agosto: jornada intensiva.
- 🎓 Acceso a plataformas de formación.
📩 ¿Te interesa?
¡Inscríbete y forma parte de una empresa que apuesta por la innovación, el talento y el crecimiento profesional!
Requisitos mínimos
✅ Requisitos Mínimos
- Experiencia de más de 5 años en desarrollo de modelos predictivos.
- Experiencia de más de 2 años trabajando con Databricks / Spark.
- Experiencia demostrable en: churn, retención, customer lifetime value, modelos de comportamiento
✅ Skills técnicas:
- Python avanzado.
- PySpark.
- MLflow.
- Feature engineering temporal.
- Industrialización con prácticas MLOps.
✅ Skills de negocio:
- Conocimiento del sector banca/adquirencia (ideal).
- Capacidad para traducir modelos en acciones comerciales concretas.
Competencias
- proactividad
- organización
- compromiso
- capacidad analítica
- comunicación
- autonomía
- capacidad de adaptación
- atención al detalle