Senior Data Scientist (GenAI & Customer Analytics)

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

Benefits offered by this job

Horario flexible

Modelo híbrido

Banda salarial 50K-60K€ brutos anuales

Días libres: cumpleaños y 24/12, 31/12

Job summary

WAM Global busca un perfil senior en Analytics para diseñar y desplegar modelos de Customer Intelligence y Growth. Trabajarás desde discovery hasta la definición de acciones, creando activos reutilizables y asegurando su impacto en negocio.

El rol combina desarrollo de modelos, soluciones GenAI y cooperación con equipos de CRM y Marketing para activar resultados medibles en entornos Cloud. Se ofrece modalidad híbrida y crecimiento profesional.

Qualifications

• 5+ años en Data Science, Analytics, ML o AI aplicada a negocio.
• Experiencia práctica con modelos predictivos y/o de optimización.
• Experiencia con GenAI, llm, y construcción de soluciones con RAG, agentes, tool calling, APIs o frameworks de orquestación.

Responsibilities

• Diseñar y desarrollar modelos de Customer Intelligence y Growth.
• Construir soluciones de GenAI y agentes que automaticen análisis, insights y flujos de decisión.
• Conectar modelos con CRM, Loyalty, Media y Commerce, definiendo métricas e experimentación para medir impacto.

Skills

Python avanzado

SQL avanzado

Comunicación con clientes

Explicación de decisiones técnicas

Tools

Python

SQL

GCP/Azure/AWS

Git

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.

Con nuestro talento y experiencia, llevamos la transformación organizacional a otro nivel, preparándo a las empresas para liderar el futuro.