descripción del trabajo

Una compañía internacional del sector retail busca incorporar un/a Data Scientist para reforzar su equipo de datos y apoyar la toma de decisiones de negocio a través de analítica avanzada.

Propósito del puesto

Transformar datos en insights accionables que permitan resolver retos reales de negocio, mediante el uso de técnicas analíticas avanzadas y modelos estadísticos, contribuyendo al desarrollo y madurez del área de datos.

Principales responsabilidades

• Analizar necesidades de negocio y traducirlas en análisis estructurados y accionables.
• Aplicar técnicas de analítica avanzada, estadística y modelización.
• Identificar oportunidades de mejora y generación de valor a partir de los datos.
• Realizar análisis exploratorios y reporting avanzado utilizando SQL, Power BI u otras herramientas.
• Comunicar resultados y recomendaciones de forma clara a distintos interlocutores.
• Colaborar con otros equipos para impulsar una toma de decisiones basada en datos.

Requisitos

• Titulación universitaria en Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Economía, Ciencia de Datos o similares.
• Experiencia de entre 2 y 5 años en analítica avanzada, data science o posiciones similares.
• Dominio de Python (pandas, numpy, scikit-learn).
• Conocimientos sólidos de estadística aplicada.
• Experiencia en forecasting, clasificación y segmentación.
• Manejo de SQL y herramientas de visualización como Power BI.
• Capacidad de trabajo autónomo y orientación a negocio.
• Buenas habilidades de comunicación para presentar insights a perfiles técnicos y de negocio.

Se valorará

• Experiencia previa en entornos retail o sectores con productos físicos, gestión de stock y cadenas logísticas complejas.
• Conocimientos de dbt y plataformas cloud (BigQuery, Dataflow u otras).
• Participación en proyectos de machine learning o inteligencia artificial aplicados a negocio.

Se ofrece

• Incorporación a un equipo de datos en crecimiento dentro de una organización internacional.
• Participación en proyectos estratégicos con impacto directo en el negocio.
• Modelo de trabajo híbrido.
• Flexibilidad horaria.
• Plan de desarrollo profesional y formación continua.

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