Wallapop, Data Scientist -Search, Barcelona
Acerca del empleo
Como Data Scientist en Wallapop trabajarás en iniciativas de Data Science y Machine Learning orientadas a mejorar la dinámica global del marketplace. Esto incluirá áreas como la optimización de los modelos que impulsan el principal punto de interacción de los usuarios: el buscador. También participarás en el desarrollo de modelos que ayuden a los usuarios a descubrir nuevos artículos mediante recomendaciones rankeadas, productos similares y otras soluciones.
Trabajarás de forma muy cercana con otros Data Scientists, Product Managers, Engineers, UX Researchers y Analysts para comprender los requisitos del producto y explorar posibles soluciones basadas en datos y machine learning. Tendrás ownership de todo el ciclo de vida del producto, desde la recopilación de los datos necesarios hasta el prototipado, construcción, evaluación e iteración de soluciones end-to-end, todo ello dentro de las plataformas de Data y ML de Wallapop.
Además, tendrás la oportunidad de participar en proyectos internos de investigación, explorando nuevas tecnologías y desarrollando pruebas de concepto que podrían convertirse en futuros productos de datos o insights valiosos para Wallapop.
Qué harás
Recopilar, limpiar y analizar grandes volúmenes de datos procedentes de distintas fuentes, incluyendo comportamiento de usuarios, transacciones y tendencias de mercado.
Desarrollar e implementar modelos de machine learning para resolver problemas de negocio, como recomendaciones personalizadas y search.
Trabajar con equipos de producto multidisciplinares para identificar oportunidades y recoger requisitos, tanto desde el punto de vista de producto como técnico.
Liderar iniciativas de principio a fin: ideación, procesamiento de datos (ETL), modelado, testing, despliegue, monitorización e iteración, con apoyo de los equipos de Ingeniería.
Proponer de forma proactiva, investigar y prototipar nuevas ideas para soluciones de datos y machine learning.
Comunicar insights complejos derivados de los datos a audiencias tanto técnicas como no técnicas, incluyendo stakeholders implicados en la operativa del marketplace.
Qué buscan
Experiencia trabajando con modelos de Search, recomendaciones y ranking en entornos de producción.
Capacidad de resolución de problemas: titulación en un campo cuantitativo como Ingeniería, Matemáticas, Estadística o Física, o experiencia práctica equivalente en data science.
Mentalidad de software: dominio de Python y capacidad para escribir código limpio y mantenible para aplicaciones de machine learning.
Experiencia en producción: trayectoria demostrable en la construcción y despliegue de productos de datos que resuelvan retos de negocio en entornos reales.
Fluidez con datos: nivel avanzado de SQL y experiencia manejando grandes volúmenes de datos. Se valorará especialmente el conocimiento de librerías como Pandas o Scikit-learn.
Orientación al crecimiento: ganas de aprender nuevas tecnologías y capacidad para adaptar el enfoque técnico al problema concreto.
Base algorítmica sólida: comprensión profunda de los fundamentos de machine learning, especialmente aplicados a personalización o sistemas de recomendación, como collaborative filtering, content-based filtering o deep learning para embeddings.