Senior Data Scientist (GenAI & Customer Analytics)

Wam Global Ltd; Madrid; Hybrid; EUR 50,000 - 60,000; Full time

Benefits offered by this job

Horario flexible

Modelo híbrido

Días libres: cumpleaños y fin de año

Retribución flexible

Job summary

WAM Global Ltd busca fortalecer su capacidad en Analytics, AI y Decisioning. Diseñarás modelos y soluciones de GenAI, trabajando desde discovery hasta definición de acciones para clientes.

Harás Customer Intelligence y Growth, conectando modelos con CRM y ecosistemas de activación, midiendo impacto y creando activos reutilizables como demos y aceleradores. Colaborarás con Data Engineering en proyectos end-to-end.

Qualifications

• 5+ años en Data Science o ML aplicada a negocio.
• Python y SQL avanzados para trabajar con datos y modelos.
• Experiencia real desarrollando modelos predictivos u optimización.
• GenAI y agentes: experiencia con LLMs, RAG, APIs o frameworks de orquestación.
• Visión end-to-end: llevar datos y modelos a decisión y acción.

Responsibilities

• Diseñar y desarrollar modelos de segmentación y churn.
• Construir modelos de propensity, LTV y forecasting.
• Desarrollar soluciones de GenAI y agentes.
• Conectar modelos con CRM, Loyalty, Media y Commerce.
• Definir marcos de medición, experimentación e incrementalidad.
• Participar con el cliente desde discovery hasta resultados.
• Crear activos reutilizables: modelos, agentes y demos.
• Apoyar la preventa con casos de uso y viabilidad.

Skills

Data Science

Advanced Analytics

Machine Learning

Business impact

End-to-end analytics

Tools

Python

SQL

GenAI

LLMs

APIs

Job description

Si para ti un modelo no termina cuando funciona en un notebook, sino cuando se convierte en una decisión, se activa en CRM, Media o Commerce y demuestra su impacto en negocio, tenemos que hablar.

En WAM buscamos a una persona que nos ayude a construir nuestra capacidad de Analytics, AI y Decisioning. Tu rol no será solo modelar: diseñarás modelos de Customer Intelligence y Growth y soluciones de GenAI y agentes, trabajarás con el cliente desde el discovery hasta la definición de acciones, y convertirás lo aprendido en activos reutilizables del Studio.

Lo que harás (de verdad):

Customer Intelligence y Growth

• Diseñar y desarrollar modelos de segmentación, churn, propensity, LTV, forecasting, recomendación y optimización.

GenAI y Agentes

• Construir soluciones de GenAI y agentes que automaticen análisis, generación de insights, recomendaciones y flujos de decisión.

Activación y Medición de Impacto

• Conectar modelos y agentes con CRM, Loyalty, Media, Commerce y otros ecosistemas de activación, trabajando junto al equipo de Data Engineering.

• Definir marcos de medición, experimentación e incrementalidad para cuantificar el impacto y optimizar decisiones.

Cliente, Activos y Preventa

• Participar con el cliente desde el discovery hasta la presentación de resultados y la definición de acciones.

• Crear activos propios de WAM, como modelos reutilizables, agentes, aceleradores, demos y metodologías.

• Apoyar el offering y la preventa aterrizando casos de uso, solución técnica, esfuerzo y viabilidad.

Crecemos contigo, cuidamos de ti:

• Horario flexible: Conciliación de tu vida personal y profesional.

• Modelo híbrido: Nos vemos 2 días a la semana en la oficina, pero siempre con máxima flexibilidad.

• Banda salarial: Entre 50K-60K € brutos anuales.

• Días especiales: Día libre en tu cumpleaños y el 24 y 31 de diciembre.

• Plan de Igualdad: Impulsamos la participación equitativa, el respeto y oportunidades justas para todas las personas.

• Retribución Flexible: Accede a nuestro plan con Cobee.

• Desarrollo profesional: Plan de desarrollo adaptado a tu perfil e inquietudes.

• Jornada intensiva: Viernes hasta las 15:00h. Además este año en verano (22/06 al 11/09) y Navidad (desde el 21/12 al 8/01) trabajamos de 8 a 15.

Imprescindible (si no encaja con tu perfil, no es tu rol):

• Experiencia: 5+ años en Data Science, Advanced Analytics, Machine Learning o AI aplicada a negocio.

• Python y SQL: Nivel avanzado, con capacidad hands-on para trabajar de forma autónoma con datos y modelos.

• Modelado: Experiencia real desarrollando modelos predictivos y/o de optimización sobre problemas de negocio.

• GenAI y agentes: Experiencia práctica con LLMs y GenAI. Necesitamos que hayas construido soluciones con RAG, agentes, tool calling, APIs o frameworks de orquestación.

• Visión end-to-end: Capacidad para llevar un caso de uso desde el dato y el modelo hasta la decisión, la activación y la medición de impacto.

• Datos de negocio: Experiencia con datos de cliente, marketing, comercial o digital, y comprensión de sus principales casos de uso.

• Cloud e industrialización: Experiencia en al menos un entorno cloud (GCP, Azure o AWS) y conocimiento de prácticas de industrialización, Git y APIs.

• Interlocución con cliente: Capacidad para explicar decisiones técnicas en términos de impacto de negocio.

Suma puntos si tienes:

• Customer Intelligence y medición: Experiencia en CRM/Loyalty, MMM/MROI, causalidad, experimentación y optimización.

• Ecosistema y operación: Experiencia con Salesforce / Data Cloud, MLOps/LLMOps o evaluación de agentes.