Data Scientist at TalentHackers

Madrid, Community of Madrid, Spain -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

26 May, 26

Salary

0.0

Posted On

25 Feb, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Python, SQL, Machine Learning, Google Cloud Platform, A/B Testing, Data Analysis, Model Optimization, Predictive Modeling, Deployment, Monitoring, Deep Learning, NLP, Causal Inference, Statistics, Experimentation

Industry

Staffing and Recruiting

Description

Somos uno de los principales operadores de telecomunicaciones en España. Apostamos por la innovación, la eficiencia tecnológica y el talento para transformar la manera en que nos conectamos. Nuestro equipo de Data & AI continúa creciendo para abordar desafíos reales a través de soluciones avanzadas de analítica, machine learning e inteligencia artificial aplicadas a toda la organización. El reto Buscamos incorporar un/a Data Scientist con fuerte orientación a impacto de negocio, capaz de convertir datos en decisiones estratégicas y soluciones escalables. Te integrarás en un equipo transversal, colaborando con perfiles de Data Engineering, Data Product y áreas de negocio, participando en proyectos como: Modelos de predicción de churn y mejora de la retención de clientes Segmentación avanzada y cálculo de Customer Lifetime Value (LTV) Sistemas de recomendación personalizados Detección de anomalías en procesos críticos Experimentación y validación de nuevas iniciativas mediante test A/B El equipo da servicio transversal a toda la compañía, lo que te permitirá trabajar en distintos dominios funcionales y generar impacto directo en la toma de decisiones estratégicas. Responsabilidades Desarrollo analítico y modelado Realizar análisis exploratorios avanzados sobre grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y oportunidades de negocio. Diseñar, entrenar, validar y optimizar modelos de machine learning para resolver problemas complejos. Aplicar técnicas estadísticas y de modelado predictivo y prescriptivo adaptadas a cada caso de uso. Industrialización y ciclo de vida del modelo Participar en el ciclo de vida completo del modelo: desde la definición del problema hasta su despliegue y monitorización en producción. Colaborar estrechamente con Data Engineers para asegurar la escalabilidad, robustez y rendimiento de las soluciones. Contribuir a la mejora continua de pipelines, procesos y estándares de modelado. Impacto en negocio y comunicación Traducir resultados técnicos en insights accionables para stakeholders no técnicos. Diseñar y analizar experimentos (A/B testing) para validar hipótesis y medir impacto real. Trabajar de forma alineada con Data Product Analysts y equipos de Demanda de Data e IA para priorizar casos de uso de alto valor. Requisitos Formación en Estadística, Matemáticas, Física, Ingeniería Informática, Ciencia de Datos o disciplinas cuantitativas afines. Entre 2 y 5 años de experiencia como Data Scientist aplicando machine learning a problemas reales de negocio. Programación sólida en Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn y ecosistema data). Dominio avanzado de SQL para extracción y transformación de datos. Experiencia trabajando en entornos cloud, preferiblemente Google Cloud Platform (BigQuery, Vertex AI, Looker Studio). Experiencia en despliegue y monitorización de modelos en producción. Se valorará especialmente: Conocimientos de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch). Experiencia en NLP o inferencia causal. Experiencia previa en el sector telecomunicaciones. Idiomas Inglés B2-C1, con capacidad para trabajar con documentación técnica y colaborar en entornos internacionales. Qué ofrecemos Participación en proyectos estratégicos con impacto real en millones de clientes. Entorno colaborativo, dinámico y orientado a innovación aplicada. Exposición transversal a diferentes áreas de negocio y casos de uso. Crecimiento técnico y profesional dentro de un equipo de referencia en Data & AI.

Responsibilities

The role involves developing analytical models, performing advanced exploratory analysis on large datasets to identify business opportunities, and designing, training, validating, and optimizing machine learning models for complex problem-solving. Responsibilities also include participating in the full model lifecycle from definition to production deployment and monitoring, collaborating with Data Engineers for scalability, and translating technical results into actionable insights for stakeholders.