Portugal
Gamdom
Planet
Científico/a de Datos
Portugal
Warsaw, Masovian Voivodeship, Poland · Porto, Portugal · London, England, United Kingdom
PythonSQLAWS
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre nosotros
Planet Planet es un proveedor global de soluciones integradas de tecnología y pagos para clientes de retail y hostelería.
Creamos grandes experiencias para los millones de personas que utilizan nuestras soluciones de pago, software y tax-free cada minuto de cada día.
Planet potencia a sus clientes para ofrecer grandes experiencias al cliente combinando pagos y software de maneras que impulsan una mayor lealtad, aumentan los ingresos y ahorran tiempo.
Fundada hace más de 35 años y con sede central en Londres, hoy contamos con más de 2,500 empleados ubicados en seis continentes que atienden a nuestros clientes en más de 120 mercados.
DESCRIPCIÓN DEL PUESTO
Este es un contrato de duración determinada a largo plazo diseñado para apoyar el proyecto de escalado de ingeniería "AI-first" de Planet.
Estamos contratando a un/a Científico/a de Datos para unirse al equipo de IA de Planet y liderar nuestro trabajo de ciencia de datos comercial. Colaborarás con Ventas, Marketing, Éxito del Cliente y Finanzas para convertir los datos de clientes e ingresos en modelos y perspectivas que impulsen directamente los ingresos: reduciendo la rotación, identificando oportunidades de venta cruzada y dando al negocio una visión clara de lo que impulsa los ingresos.
Este es un puesto práctico y de alto impacto para alguien que disfruta trabajando cerca del negocio, se responsabiliza de los problemas de principio a fin y puede equilibrar el modelado riguroso con la entrega pragmática.
Por qué Planet
Planet es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades donde se valora la diversidad, y todo empleo se decide en función de las cualificaciones, el mérito y la necesidad del negocio.
Ven y haz crecer tu carrera en el mercado tecnológico más emocionante y de ritmo rápido, con un negocio que ofrece comercio conectado que genera buenas sensaciones.
Nos encantaría saber de ti — ¡Inscríbete ahora!
Qué harás
- Modelado de rotación (Churn modelling) — Crear, implementar e iterar modelos de predicción de rotación de clientes. Identificar indicadores clave, segmentar cohortes en riesgo y trabajar con Éxito del Cliente en planes de retención.
- Venta cruzada y upselling — Desarrollar modelos de propensión y recomendaciones de la próxima mejor acción para ayudar a los equipos comerciales a priorizar cuentas y conversaciones de productos.
- Atribución y seguimiento de ingresos — Diseñar marcos de atribución en canales de marketing, estrategias de ventas y puntos de contacto con el producto. Crear los productos de datos que permitan a la dirección ver qué impulsa realmente los ingresos.
- Experimentación — Diseñar y analizar pruebas A/B y cuasi-experimentos para iniciativas comerciales. Aportar rigor estadístico a las decisiones empresariales.
- Producción — Llevar modelos desde el notebook a producción. Gestionar el ciclo de vida completo: ingeniería de características, entrenamiento, despliegue, monitorización, reentrenamiento.
- Colaboración con stakeholders — Traducir preguntas comerciales ambiguas en problemas analíticos bien definidos. Comunicar los hallazgos claramente a audiencias no técnicas.
Quién eres
- Más de 5 años en ciencia de datos aplicada, con experiencia significativa en problemas comerciales (rotación, LTV, propensión, atribución, precios o similar).
- Sólidos conocimientos de SQL y Python (pandas, scikit-learn, statsmodels). Cómodo/a creando código de calidad de producción, no solo notebooks.
- Experiencia práctica con Snowflake (o un almacén de datos en la nube comparable — BigQuery, Redshift, Databricks).
- Experiencia desplegando modelos en AWS (SageMaker, Lambda, ECS o similar).
- Sólida base en estadística, experimentación e inferencia causal — sabes cuándo una correlación no es suficiente.
- Historial de entrega de modelos que son realmente utilizados por el negocio, no solo construidos.
- Excelentes habilidades de comunicación — puedes explicar un modelo a un CFO y depurar un pipeline de características con un ingeniero en la misma tarde.
Deseable
- Experiencia con n8n u otras herramientas de automatización de flujos de trabajo (Airflow, Prefect, Dagster).
- Exposición a pagos, fintech, SaaS, u otros negocios de ingresos recurrentes.
- Experiencia con DBT para ingeniería analítica.
- Experiencia integrando LLMs o GenAI en flujos de trabajo comerciales.
En Planet, adoptamos un modelo de trabajo híbrido, con tres días a la semana en la oficina.
Se pueden realizar ajustes razonables para permitir que un individuo realice las funciones esenciales de este puesto con éxito.
Más oportunidades con un solo perfil
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