Data Scientist/ Sr Data Scientist

En Repsol apostamos por las personas, por eso el equipo humano que formamos reúne a profesionales con una amplia variedad de trayectorias, habilidades y culturas. La combinación de tal riqueza de talentos y recursos permite crear equipos diversos, comprometidos y dinámicos que trabajan para hacer realidad los objetivos de la compañía y nos impulsan hacia el éxito.

Al mismo tiempo, promovemos espacios de trabajo inclusivos que contribuyan a que las personas pueden desarrollar todo su potencial profesional, fomentando el trabajo en equipo y la colaboración entre las distintas áreas de Repsol.

Por ello, estamos comprometidos con la igualdad de oportunidades, la diversidad y la inclusión, desarrollando procesos de selección accesibles, basados en capacidades y libres de cualquier forma de discriminación.

Repsol en su ambicioso plan de Transformación Digital, quiere incorporar un Data Scientist para su Data & Analytics HUB. Rol profesional o profesional Sr.

Responsabilidades:

1. Trabaje con las partes interesadas de toda la organización para identificar oportunidades para aprovechar los datos de la empresa para impulsar soluciones empresariales.
2. Extraiga y analice datos de las bases de datos de la empresa para impulsar la optimización y mejora del desarrollo de productos, técnicas de marketing y estrategias comerciales.
3. Evaluar la eficacia y precisión de las nuevas fuentes de datos y técnicas de recopilación de datos.
4. Desarrollar modelos de datos y algoritmos personalizados para aplicar a conjuntos de datos.
5. Utilice el modelado predictivo para aumentar y optimizar las experiencias de los clientes, la generación de ingresos, la orientación de anuncios y otros resultados comerciales.
6. Desarrollar el marco de pruebas A / B de la empresa y la calidad del modelo de prueba.
7. Coordine con diferentes equipos funcionales para implementar modelos y monitorear resultados.
8. Desarrollar procesos y herramientas para monitorear y analizar el rendimiento del modelo y la precisión de los datos.

Requisitos:

1. Experiencia en el uso de lenguajes informáticos estadísticos (R, Python, SQL, etc.) para manipular datos y extraer información de grandes conjuntos de datos.
2. Conocimiento de una variedad de técnicas de aprendizaje automático (agrupamiento, aprendizaje de árbol de decisión, redes neuronales artificiales, etc.) y sus ventajas / inconvenientes en el mundo real.
3. Conocimiento de técnicas y conceptos estadísticos avanzados (regresión, propiedades de distribuciones, pruebas estadísticas y uso adecuado, etc.) y experiencia con aplicaciones.
4. Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal para coordinar entre equipos.
5. Un impulso para aprender y dominar nuevas tecnologías y técnicas.
6. 5-7 años de experiencia, tiene una maestría o doctorado en estadística, matemáticas, informática u otro campo cuantitativo, y está familiarizado con los siguientes softwares / herramientas:
7. Conocimiento y experiencia en técnicas estadísticas y de minería de datos: GLM/Regresión, Random Forest, Boosting, Trees, minería de textos, análisis de redes sociales, etc.
8. Experiencia consultando bases de datos y utilizando herramientas informáticas estadísticas: SQL, SAS, R, Python, Tensor Flow, etc.
9. Experiencia en la creación y uso de algoritmos y estadísticas avanzadas de aprendizaje automático: regresión, simulación, análisis de escenarios, modelado, clustering, árboles de decisión, redes neuronales, etc.
10. Experiencia con herramientas de datos/computación distribuidas: Map/Reduce, Hadoop, Hive, Spark, Gurobi, MySQL, etc.
11. Experiencia visualizando / presentando datos para las partes interesadas usando: Periscope, Business Objects, D3, ggplot, etc.

• Propuesta de retribución flexible (seguro de salud, plan de pensiones, ticket restaurant, etc.)

• Medidas de conciliación y bienestar:

Horario flexible y posibilidad de teletrabajo.

Jornada intensiva todos los viernes y verano.

Magníficas instalaciones con cafeterías, banco, servicio médico, gimnasio, servicio de fisioterapia y nutrición y banco de tiempo.

Servicios asistenciales al empleado y a su entorno.