Esta oferta está dirigida a todos esos Nuwers que estén buscando oportunidades en el mundo de las startup.
Trabajar como Data Scientist en una startup significa sumergirse en un entorno altamente dinámico y en constante cambio, donde la capacidad para innovar y adaptarse rápidamente es clave. En una startup, el enfoque se centra en utilizar el análisis de datos y el machine learning para desarrollar productos tecnológicos disruptivos que satisfagan necesidades emergentes del mercado o exploren nuevos nichos.
En este contexto, ser capaz de adaptarse rápidamente a los cambios, aprender y aplicar nuevas técnicas de análisis de datos y machine learning, y superar desafíos técnicos y analíticos es crucial. Los Data Scientists en startups están en la frontera de la innovación tecnológica y analítica, trabajando con las últimas herramientas y enfoques en ciencia de datos, y tienen una oportunidad significativa de influir en la dirección y el éxito del producto a través de insights y modelos predictivos.
Dado que las startups operan con recursos limitados y bajo plazos ajustados, se promueve una cultura de trabajo enfocada en la eficiencia, la proactividad y la capacidad para trabajar bajo presión. Este entorno ofrece una oportunidad única para un crecimiento profesional acelerado, ya que los Data Scientists enfrentan retos analíticos complejos, toman decisiones basadas en datos críticas para el negocio, y contribuyen directamente al impacto y éxito de la empresa en el mercado.
Responsabilidades principales:
1. Análisis y Modelado de Datos: Participar en el análisis de datos y desarrollo de modelos predictivos desde la idea hasta la implementación.
2. Seguridad de Datos: Garantizar la protección de los datos y mantener su confidencialidad e integridad.
3. Adopción de Nuevas Tecnologías: Implementar herramientas y técnicas emergentes de ciencia de datos para mejorar el análisis.
4. APIs para Modelos de Datos: Desarrollar APIs que permitan la integración de modelos de datos con otros sistemas.
5. Pruebas de Modelos: Realizar pruebas automatizadas para asegurar la precisión y fiabilidad de los modelos.
6. Optimización de Modelos: Mejorar el rendimiento y la escalabilidad de los modelos para soportar el crecimiento de la startup.
7. Implementación de Modelos: Gestionar el lanzamiento de modelos en entornos de producción de forma eficiente.
8. Documentación: Crear documentación detallada sobre los procesos y modelos de análisis de datos.
9. Colaboración: Trabajar con equipos multidisciplinarios aportando insights basados en datos.
10. Innovación y Aprendizaje Continuo: Explorar constantemente nuevas ideas y técnicas en ciencia de datos.
Entorno de trabajo y metodología:
La etapa de desarrollo en la que se encuentra una startup puede influir notablemente en aspectos clave como su metodología de trabajo, estructura de equipo y modalidad laboral. En una startup, los equipos de data science suelen ser pequeños, ágiles y multifuncionales, con una fuerte colaboración entre data scientists, ingenieros de datos, y otros roles técnicos y no técnicos. La estructura plana facilita la comunicación y la colaboración directa, permitiendo a los data scientists interactuar con líderes y stakeholders.
Modalidad de trabajo: La flexibilidad en la modalidad de trabajo es crucial, con énfasis en modelos remotos o híbridos que permiten atraer talento global, apoyar el equilibrio laboral-personal, reducir costos y maximizar la productividad.
Progresión laboral y beneficios:
La progresión y salarios en startups varían según el tamaño, crecimiento y éxito. Un esquema general podría ser:
* 0-2 años: Análisis exploratorio, apoyo en modelos predictivos, aprendizaje técnico.
* 2-4 años: Desarrollo y optimización de modelos, liderazgo en proyectos, mentoría.
* 4-8 años: Estrategias de datos, decisiones analíticas clave, liderazgo en análisis.
* Más de 8 años: Estrategia de datos, liderazgo del departamento, decisiones estratégicas.
Responsabilidades y rangos salariales aumentan con la experiencia, pudiendo llegar a 70.000 - 110.000 € anuales o más.
Beneficios típicos incluyen participación en el capital, flexibilidad horaria, trabajo remoto, ambiente informal, desarrollo profesional, bienestar, y beneficios adicionales como licencias y eventos.
Habilidades necesarias:
* Adaptabilidad y Flexibilidad
* Trabajo en Equipo y Colaboración
* Comunicación Eficaz
* Capacidad de Aprendizaje Rápido
* Creatividad e Innovación
* Gestión del Estrés y Resiliencia
* Enfoque en Resultados
* Visión y Comprensión del Negocio
¿Cómo conseguir este trabajo?
En NUWE colaboramos con empresas y headhunters para ofrecer las mejores oportunidades. Si quieres trabajar como Data Scientist en una startup, aplica y participa en retos que validan tus habilidades, aumentando tus probabilidades de éxito.
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