Senior Data Scientist

Responsable de Ciencia de Datos

Product Madness desarrolla juegos móviles disfrutados por jugadores de todo el mundo. Utilizamos datos, tecnología y creatividad para desarrollar experiencias de juego atractivas y tomar decisiones empresariales informadas.

Nuestros equipos trabajan juntos para resolver problemas, compartir ideas y mejorar nuestros juegos. Únete a nosotros y contribuye al desarrollo de experiencias de juego móvil.

El Puesto

Como Responsable de Ciencia de Datos, realizarás análisis estadísticos, modelado predictivo y aprendizaje automático. Entenderás el comportamiento de los jugadores, abordarás problemas empresariales y mejorarás las experiencias de juego.

Te encargarás de las iniciativas de aprendizaje automático desde la planificación inicial hasta el desarrollo, evaluación e implementación. Trabajando con grandes conjuntos de datos, desarrollarás modelos y herramientas analíticas que apoyen el juego, la participación de los jugadores, la retención y la monetización.

Trabajarás estrechamente con desarrolladores de juegos, analistas de datos, gestores de producto y equipos de operaciones de juegos. Compartirás hallazgos, recomendarás mejoras y ayudarás a los equipos a utilizar datos para tomar decisiones.

Lo Que Harás

• Coordinar proyectos de ciencia de datos: Definir problemas empresariales, desarrollar hipótesis, seleccionar métodos analíticos, construir soluciones y medir resultados.
• Desarrollar algoritmos predictivos: Construir, entrenar, probar y mejorar modelos que respalden la personalización, la participación de los jugadores, la retención y la monetización.
• Aplicar métodos estadísticos: Utilizar análisis estadísticos, previsión, simulación, optimización e inferencia causal para responder preguntas empresariales.
• Diseñar y evaluar experimentos: Planificar y analizar pruebas A/B, seleccionar métricas, resolver tamaños de muestra e interpretar resultados.
• Construir herramientas analíticas: Desarrollar modelos reutilizables, simulaciones y herramientas que ayuden a los equipos a tomar decisiones informadas.
• Mantener la calidad de los datos: Preparar y validar conjuntos de datos, investigar problemas de datos, evaluar suposiciones de modelos y asegurar resultados consistentes.
• Apoyar soluciones de producción: Trabajar con equipos de Ingeniería de Datos, MLOps y Tecnología de Juegos para integrar modelos y soluciones analíticas en sistemas existentes.
• Compartir hallazgos y recomendaciones: Explicar resultados analíticos, suposiciones y limitaciones a colaboradores y recomendar próximos pasos prácticos.
• Apoyar el desarrollo del equipo: Participar en revisiones por pares, documentar enfoques, compartir conocimientos y proporcionar orientación a colegas.

Lo Que Buscamos

• Un título o experiencia equivalente centrada en el análisis de datos, Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Física o un campo relacionado, demostrando pasión por estos temas.
• Al menos 3 años de experiencia trabajando en ciencia de datos, con experiencia en la entrega de proyectos analíticos o de aprendizaje automático.
• Conocimientos de estadística, probabilidad y análisis de datos.
• Capacidad para desarrollar, construir, evaluar y valorar modelos predictivos y de aprendizaje automático.
• Experiencia con pruebas A/B, diseño experimental, pruebas de hipótesis y métodos de inferencia causal.
• Capacidad para aplicar técnicas de previsión, simulación u optimización a desafíos empresariales.
• Habilidades en Python y SQL para análisis de datos, modelado y manejo de grandes colecciones de datos.
• Conocimiento de prácticas de desarrollo de software, incluyendo control de versiones, pruebas y documentación.
• Familiaridad con herramientas de IA y aplicaciones de IA generativa.
• Comprensión de la implementación y monitoreo de aprendizaje automático, incluyendo la colaboración con equipos de ingeniería.

Valoramos

• Experiencia en juegos móviles, entretenimiento digital u otros productos orientados al consumidor.
• Conocimiento de sistemas de recomendación, aprendizaje por refuerzo, modelado bayesiano, simulación estocástica o previsión de series temporales.
• Experiencia construyendo herramientas analíticas o aplicaciones para equipos empresariales.
• Familiaridad con plataformas en la nube como GCP, AWS o Azure, y entornos de desarrollo de aprendizaje automático.

Este template está destinado a fines de traducción. Ingrese el Título y la Descripción del Trabajo y luego en la barra de herramientas superior haga clic en Traducir y seleccione el idioma correcto. Una vez traducido, envíe un correo electrónico al Socio de Traducción identificado con ambas versiones, la original y la traducida. El Socio de Traducción revisa y ajusta la traducción según sea necesario y responde al correo electrónico con la actualización o la aprobación.

Esta descripción del puesto puede haber sido revisada y optimizada mediante herramientas de inteligencia artificial con el fin de mejorar su claridad, coherencia e inclusión. En cualquier caso, todo el contenido final, los requisitos del puesto y las decisiones de contratación están sujetos a la revisión y aprobación de Aristocrat.

Filosofía de compensación

Ofrecemos un paquete integral de remuneración y beneficios diseñado para seguir siendo competitivo en el mercado, apoyar tu bienestar y reconocer tu contribución a nuestro éxito. Nuestro enfoque se basa en una filosofía de remuneración por desempeño, recompensando el impacto individual. Tu paquete de compensación específico se determinará en función de factores como tus habilidades, experiencia, cualificaciones y ubicación.

Dependiendo de tu puesto y ubicación, podrás optar a bonificaciones e incentivos anuales, beneficios de salud y bienestar, tiempo libre remunerado, planes de jubilación, cobertura de seguros y otros beneficios locales o establecidos por la legislación aplicable.

Los detalles específicos sobre la compensación y los beneficios para este puesto se tratarán durante el proceso de selección.

Client-provided location(s): Barcelona, Spain

Job ID: Aristocrat-R0023068-ES

Employment Type: FULL_TIME

Posted: 2026-11-07T20:51:32