# Data Scientist### Resumen del puestoBarcelona### Modelo de trabajoHíbrido · 2 días en casahace 2 díasDescripción del puesto## UbicaciónBarcelona, España (Híbrido: 3 días en oficina / 2 días remoto)Uno de nuestros clientes busca un Data Scientist para unirse a su equipo de Machine Learning y ayudar a cerrar la brecha entre el desarrollo teórico de modelos y el rendimiento en producción real.En este puesto, te centrarás en comprender, monitorear y mejorar modelos de aprendizaje automático que operan dentro de un ecosistema de subastas de alta frecuencia que procesa millones de solicitudes publicitarias cada segundo. Serás el pilar analítico del equipo, aplicando métodos estadísticos rigurosos y pensamiento científico para garantizar la estabilidad, el rendimiento y la escalabilidad de los modelos en producción.Esta posición es ideal para alguien profundamente analítico, intelectualmente curioso y apasionado por comprender cómo se comportan los sistemas complejos en condiciones reales.## Responsabilidades clave### Análisis profundo de modelos* Realizar análisis exhaustivos de algoritmos de aprendizaje automático en entornos de subasta en vivo.* Investigar cómo interactúan los modelos con la dinámica cambiante del mercado y los comportamientos de puja.* Identificar las causas subyacentes de las fluctuaciones de rendimiento y la inestabilidad de los modelos.* Traducir hallazgos analíticos complejos en recomendaciones accionables.### Monitoreo y explicabilidad de modelos* Colaborar con ingenieros de Machine Learning para construir y mejorar marcos de monitoreo de modelos.* Desarrollar herramientas automatizadas que rastreen el rendimiento del modelo, la calidad de las predicciones y la salud operativa.* Mejorar la visibilidad del comportamiento del modelo ayudando al equipo a comprender por qué los modelos realizan predicciones específicas.* Apoyar los esfuerzos para ir más allá de las implementaciones de "caja negra" mediante iniciativas de explicabilidad de modelos.### Experimentación y validación* Diseñar, ejecutar y evaluar experimentos y pruebas A/B.* Formular hipótesis sobre estrategias de puja, mejoras de modelos y mejoras del sistema.* Aplicar rigor estadístico para validar resultados y medir el impacto empresarial.* Proporcionar recomendaciones basadas en los hallazgos experimentales.### Optimización del sistema* Identificar cuellos de botella de rendimiento dentro de los sistemas de aprendizaje automático y los flujos de trabajo de subastas.* Asociarse con equipos de ingeniería para proponer mejoras arquitectónicas, de características o de procesos.* Analizar conjuntos de datos a gran escala para descubrir oportunidades de optimización.* Apoyar la mejora continua de los sistemas de ML en producción.### Colaboración interfuncional* Trabajar en estrecha colaboración con científicos de datos, ingenieros de ML, equipos de producto y otras partes interesadas.* Comunicar los conocimientos analíticos de forma clara y eficaz.* Contribuir al avance general de las capacidades de aprendizaje automático de la empresa.## Requisitos### Educación* Grado, Máster o Doctorado en: Matemáticas, Estadística, Física, Informática, Ciencia de Datos, Matemáticas Aplicadas o una disciplina cuantitativa relacionada.### Habilidades técnicas* Sólidas habilidades de programación en Python.* Sólidas habilidades en SQL para análisis de datos y manipulación de datos a gran escala.* Experiencia trabajando con grandes conjuntos de datos y flujos de trabajo analíticos.### Experiencia estadística* Comprensión profunda de estadística, teoría de la probabilidad, pruebas de hipótesis, diseño experimental, pruebas A/B y modelado estadístico.### Conocimientos de Machine Learning* Familiaridad con modelos de gradient boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost), redes neuronales profundas, metodologías de evaluación de aprendizaje automático, ingeniería de características y conceptos de modelado predictivo.## Cualificaciones altamente valoradas* Experiencia o exposición académica en: Teoría de Juegos y Dinámica de Subastas, Inferencia Bayesiana, Física Estadística, Matemáticas Discretas, Teoría de Grafos, Sistemas de Puja en Tiempo Real (RTB), AdTech o Publicidad Programática, Sistemas Distribuidos a Gran Escala, Técnicas de Explicabilidad de Modelos, Monitoreo de ML en Producción.## ¿Qué ofrecemos?* Únete a un equipo internacional altamente motivado.* Paquete de compensación competitivo.* Ubicación privilegiada en el corazón de Barcelona.* Oficina tipo ático con terraza, zona de barbacoa y nevera surtida.* Modelo de trabajo híbrido con 2 días por semana desde casa.* Seguro médico privado.* Acceso a LinkedIn Learning.* Vale de comida mensual.* Subvención mensual para gimnasio (DiR Gym o Wellhub).* Eventos sociales y reuniones regulares.* Actividades de team-building durante todo el año.* Entorno colaborativo con profesionales de 40 nacionalidades.* Oportunidad de trabajar en sistemas de aprendizaje automático de vanguardia a gran escala.
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