Data Scientist

driverevel.com; Madrid; Hybrid; EUR 55,000 - 80,000; Full time

Benefits offered by this job

Descuento en flota

Wellhub (Gympass) – Plan Silver

Seguro médico

Formación anual

Remuneración flexible

Job summary

Drive Revel, S.L busca un Data Scientist para convertir datos en decisiones de alto impacto y escalar soluciones analíticas desde notebooks a producción. Deberá desarrollar modelos predictivos para demanda, pricing, churn y scoring, trabajando en un equipo de 10 personas con foco en Data Engineering, Data Governance y Data Analytics.

El puesto ofrece modelo híbrido con oficina en Madrid, salario competitivo y beneficios orientados a desarrollo profesional, salud y bienestar.

Qualifications

• >3 años de experiencia como Data Scientist o rol analítico avanzado.
• Dominio de Python y R/SQL medio.
• Experiencia en ML supervisado y no supervisado.
• Fuerte base en estadística e inferencia.
• Capacidad para llevar modelos a producción.
• Comunicación clara con stakeholders no técnicos.

Responsibilities

• Diseñar, entrenar y desplegar modelos de ML/Advanced Analytics integrados en flujo de negocio.
• Realizar análisis estadísticos avanzados y diseñar experimentos.
• Explorar y segmentar datos para mejorar experiencia de suscripción, gestión de flota y retención.
• Comunicar conclusiones y recomendaciones a stakeholders mediante visualizaciones.
• Colaborar con Data Engineering y Analytics para garantizar calidad de datos.
• Definir roadmap de iniciativas de ciencia de datos alineado con objetivos.

Tools

Airflow

Fivetran

AWS Glue

Lambdas

RDS

Datadog

dbt

OpenMetadata

Power BI

Job description

¿Qué buscamos?

Buscamos un/a Data Scientist que convierta datos en decisiones de alto impacto para REVEL en un momento clave de su crecimiento.

Buscamos a alguien con sólida base estadística, experiencia construyendo modelos predictivos y obsesión por llevar soluciones analíticas del notebook a producción.

El equipo de datos en REVEL es transversal y crítico. Soporta decisiones de negocio, alimenta herramientas operativas (pricing, scoring, finanzas) y es la base sobre la que escala la compañía. Tu misión será diseñar y desplegar modelos de Machine Learning que resuelvan problemas reales del negocio: predecir demanda, optimizar precios, anticipar churn y mejorar la toma de decisiones en toda la organización.

El equipo

Te integrarás en un equipo de datos de 10 personas organizado en tres áreas, colaborando directamente con todas ellas:

Data Engineering Pipelines, orquestación, ETLs, automatizaciones y observabilidad de datos. Stack: Airflow · Fivetran · AWS Glue · Lambdas · RDS · Datadog

Data Governance Calidad del dato, catálogo, tests y ownership del DG score corporativo. Stack: dbt · OpenMetadata · Power BI

Data Analytics Arquitectura dbt, dashboards corporativos y herramientas analíticas clave (pricer, OCR, lead scoring, reporting financiero). Stack: dbt · Python · Lambdas · Power BI

Responsabilidades principales:

• Diseñar, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning/Advanced Analytics (predicción de demanda, churn, pricing dinámico, scoring de clientes) integrados en los flujos de negocio.

• Realizar análisis estadísticos avanzados y diseñar experimentos (A/B testing, inferencia causal) para medir el impacto de iniciativas de producto, marketing y operaciones.

• Explorar y segmentar datos para identificar oportunidades de mejora en la experiencia de suscripción, la gestión de flota y la retención de clientes.

• Comunicar conclusiones y recomendaciones de forma clara a stakeholders no técnicos mediante visualizaciones.

• Colaborar estrechamente con Data Engineering y Analytics para garantizar la disponibilidad y calidad de los datos que alimentan los modelos.

• Contribuir a la definición del roadmap de iniciativas de ciencia de datos alineado con los objetivos de la compañía.

Requisitos

Must:

• >3 años de experiencia como Data Scientist o en un rol analítico avanzado con foco en Ciencia de datos.

• Dominio de Python (pandas, scikit-learn, statsmodels) y R, SQL medio.

• Experiencia práctica con técnicas de Machine Learning supervisado y no supervisado.

• Sólida base en estadística e inferencia (tests de hipótesis, regresión, diseño experimental).

• Capacidad para llevar modelos del notebook a producción.

• Comunicación clara con stakeholders no técnicos (negocio, finanzas, operaciones).

Nice to have:

• Conocimiento de herramientas de MLOps (MLflow, SageMaker) o experiencia desplegando modelos en AWS.

• Background en sectores con operaciones complejas: movilidad, fintech, logística o similares.

• Experiencia con modelos de series temporales y optimización.

• Familiaridad con dbt, Airflow o herramientas del stack de datos de REVEL.

• Inglés fluido.

Qué ofrecemos:

• Rol con ownership real de la capa de ciencia de datos de REVEL. Integración directa en el equipo de datos.

• Autonomía para proponer, diseñar y ejecutar iniciativas de modelado.

• Salario competitivo acorde a la responsabilidad del puesto.

• Modelo híbrido con oficina en Madrid centro (presencia mínima de 2 días/semana).

• Flexibilidad horaria real y cultura orientada a resultados.

• Descuento exclusivo en la suscripción de nuestra flota.

• Wellhub (Gympass) – Plan Silver.

• Seguro médico Cigna.

• Presupuesto anual para formación.

• Remuneración flexible (Payflow).

• 23 días de vacaciones + tu cumpleaños libre.

• Revisiones de performance periódicas.

• Gran momento para unirte a REVEL durante su expansión.

Proceso de selección:

1. 1. Charla inicial con RRHH

   Conversación para conocer tu perfil, resolver dudas y confirmar encaje con el proyecto.

2. 2. Reunión técnica con el Head of Data

   Profundizamos en tu experiencia con modelado, estadística y los retos del rol. Online o presencial.

3. 3. Caso práctico

   Un ejercicio técnico acotado para ver cómo piensas y resuelves problemas con datos.

4. 4. Fase final con el CTO