CQISense
Head image
CQISense
Oferta cerrada el 19/01/2023

Sr. Data Scientist

Salario55-65K
PresencialMadrid
o
Remoto100%
🤩 BLAMELESS-CULTURE💰 WELL-FUNDED💪 TECH CHALLENGE

¿Conoces herramientas como Snowflake o BigQuery? Pues CQISense esta desarrollando su propia plataforma de agregación masiva de datos; un software propio analítico en la nube en forma de SaaS con un objetivo muy claro: convertirse en el software de data analytics más completo y detallado del planeta. Pero te necesitan para hacerlo realidad.

¿Qué harás?

🤔 ¿Qué hace CQI?

Para que entiendas todo el contexto, CQISense es una spinoff de Contextual (una compañía con mucha trayectoria dedicada a la explotación de los datos de las compañías para darles sentido y uso de cara al negocio). Tras años de investigación y experiencia, se dieron cuenta de que muchos de los procesos y sistemas que habían creado para dar servicio a sus clientes se podían productizar. Así que de ahí nace CQI, como compañía independiente que está desarrollando su propio producto de datos, con un equipo propio y que están creciendo para sacar su producto al mercado en 2023.

Han creado un equipo experimentado, con una cultura de producto e ingeniería centrada en aportar valor y están desarrollando un software competitivo para que las compañías puedan sacar rentabilidad de todos los datos que generan por sí mismas.


📊 ¿Cómo es el producto?

El producto es sencillo de explicar pero retador de ejecutar. Te explico: funciona como un agregador masivo de datos en el que puedes incorporar una gran cantidad de bases de datos en diferentes formatos y tipos para después poder clusterizar, limpiar y transformar lo que necesites. Todo en un mismo lugar, con herramientas sencillas y con una mayor rapidez. Pero esto no se queda ahí, porque aquí es donde entras tú a ayudarles. Están desarrollando nuevas funcionalidades para el producto mediante la aplicación de técnicas de Machine Learning para reconocer patrones y dar predictibilidad con esos datos.


💪 ¿Qué reto tienen delante?

Junto con el equipo de Data Engineers, Saúl (Head fo Advanced Analytics), se ha encargado de desarrollar diferentes algoritmos de ML que necesitan ser optimizados, al igual que necesitan ampliar el abanico de algoritmos y crear algunos nuevos, optimizarlos, testearlos y ponerlos en producción. ¿Le echas una mano a Saúl?


Tu evolución

CQISense
Tu primer día

En 1 mes

Conocerás de primera mano todos los pipelines de datos existentes y empezarás a extraer insights que sean útiles para un conjunto de datos en constante crecimiento y que te permitan destilar el significado y la utilidad de cada conjunto a partir del customer journey del cliente.

Tus responsabilidades

  • Diseñarás, testearás e implementarás modelos de optimización sobre los pipelines de datos actuales.

  • Mantendrás y optimizarás los modelos existentes para mejorar su fiabilidad evitando el overfitting.

  • Ayudarás a otros equipos y liderarás las integraciones de datos entre ML, ETL, almacenamiento en la nube y todas las piezas relacionadas con la transmisión de datos en tiempo real.

  • Te responsabilizarás de poner en producción un código de calidad, robusto y escalable. Aplicando los test necesarios y facilitando la integración y documentación de otras personas en el equipo.

  • Trabajarás con equipo centrado en el producto, aportando tus conocimientos y experiencia en cada momento.

¿Cómo lo harás?

Creen que la gente extraordinaria crea productos extraordinarios, así que están obsesionados con contratar bajo esta premisa: great people first 👉🔥🚀. Como puedes esperar de una empresa de producto, construyen de manera iterativa e incremental, poniendo el foco en la entrega de valor mientras mantienen un ritmo alto y buenas prácticas. Les encanta lo que hacen y eso se traslada a todo lo que crean.

"No se puede entender un proceso deteniéndolo. La comprensión debe moverse con el fluir del proceso, debe unirse a él y fluir con él."

Frank Herbert (Primera Ley de Mentat), Dune (1984)

Saben que para construir un buen producto lo primero es conocer bien los porqués y los cómos, así que lo primero que buscan es que entiendas de primera mano el viaje de los datos, las necesidades y los problemas de los clientes para poder prever los cuellos de botella operativos. Y tienen una regla para gobernarlas a todas, "Keep it simple". Mantener esa máxima les permite sintetizar y simplificar estructuras complejas y profundas para optimizar todo el flujo de los datos.

Están en ese momento inicial de una compañía de producto donde los equipos son muy transversales, así que trabajarás codo con codo con ingenieros de datos, analistas, responsables de plataforma y el equipo de backend con una metodología ágil adaptada.

Su stack de data science es sencillo: Python, Python y Python. Utilizan algunas de las librerías más tradicionales como Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Keras, PyTorch o Tensorflow y toda la plataforma corre sobre la nube de Google Cloud.

¿Cuándo trabajarás?

Normalmente, tienen un horario establecido de 9:00 a 18:00, pero entienden que trabajan en una cultura de ingeniería responsable y que cada persona tiene necesidades y ritmos diferentes. Podrás llevar o recoger a los niños del cole, empezar y terminar antes o adaptar un poco tu horario siempre que te encuentren disponible en las horas core de la mañana. Su compromiso es conseguir un buen balance de conciliación laboral y personal.


Día laborable

Jornada completa

Vacaciones

22 días

Jornada laboral

Flexible

¿Dónde trabajarás?

Presencial

Madrid
o

Remoto

100%

Podrás trabajar desde donde tú quieras. La posición es remota y solo te van a pedir conocerte en persona durante el onboarding. Tienen una ofcinas bastante chulas en Majadahonda, con vistas a los bosques de las sierras de Madrid 🌲🌳🌲. Y como norma general, se juntan en Madrid una vez al mes.

¿Con quién trabajarás?

El equipo de data lo componen ahora mismo 6 personas, aunque es posible que cuando te incorpores ya sean alguna más. Aquí te presento a algunos de tus compañeros con los que más interactuarás.

  • Iván Marbán (Founder y Head of Product). Es el cerebro de la compañía y siempre mantiene al equipo alineado y alimentado the spicy data 🌶️.
  • Saúl Tavira (Head of Advanced Analytics). Saúl es el explorador del equipo y será tu mano derecha durante los primeros meses. Es capaz de encontrar soluciones a problemas que todavía no se han manifestado con una intuición analítica brutal.
  • Álvaro Parra (Lead Data Engineer). Uno de los pilares de CQI. Siempre está pendiente y alerta de los cuellos de botellas y los problemas alrededor de la plataforma.

Además, cuentan con algunos compañeros y founders (como Samu o Max) y Contextual como alma matter.

¿Qué piden?

Nos han encargado que les ayudemos a encontrar a un/a Data Scienstist de manual con conocimientos de Machine Leraning. ¿Qué buscamos?

  • Has construido modelos matemáticos para resolver problemas abstractos.
  • Tienes experiencia como Data Scientist de unos 3 años aproximadamente.
  • Tu background formativo es alguno de estos: Mates, Física, Estadística o Ingeniería Informática o Telecomunicaciones.
  • Te sientes confortable o dominas Python y algunas de sus librerías especializadas de ML: Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Keras, PyTorch, Tensorflow.
  • Además, has trabajado con un volumen alto de datos con SQL.

¿Qué suma puntos extra?

  • Conoces algunas de las principales plataformas cloud: AWS. GCP o Azure.
  • No te cuesta aprender nuevas tecnologías.
  • Tienes fluidez en inglés.
  • Tienes experiencia con MLOps y algunas herramientas como Polyaxon.
  • Conoces alguna herramienta de orquestación de pipelines como Airflow.

Tecnologías

Innegociable

  • Python
    Avanzado
  • SQL
    Intermedio

Estaría bien

  • Airflow
    Intermedio
  • Google Cloud
    Básico

Otras habilidades

Innegociable

  • Capacidad de autogestión
  • Pensamiento analítico
  • Comunicación verbal

Estaría bien

  • Aprendizaje Continuo
  • Autonomía en el aprendizaje

Suma puntos

  • Proactividad
  • Tolerancia a la incertidumbre

¿Qué ofrecen?

Salario

55-65K

Horario

Flexible

Remoto

100%

🗺️ Plan de carrera

🖥️ Equipo necesario: (MacBook Pro, 27”+ screen…)

💘 Work-live balance


Aparte de los perks que tienes aquí abajo 👇

Beneficios

Seguro de salud
Eventos de formación internos
Dinámicas y eventos de teambuilding
Pack de bienvenida
Retribución Flexible

Capacidad de transformar parte del salario en pagos en especie como: cheques-guardería o Tickets Restaurant.

What the FAQ?

Sí, siempre y cuando tengas pasaporte de la UE o UK... Por razones administrativas y legales.

La verdad es que una posición que le surge cubrir, por lo que intentarán ser lo más rápido posible. Dicho esto, estamos hablando de una posición crítica para ellos, así que el proceso tiene un par de fases:

  • Primero de todo conocerás a Enrique y Saúl en una entrevista mixta cultural/ técnica. Esta entrevista suele ser larguita, sobre una hora o más, porque quieren conocerte bien y tomar la mejor decisión. Después de esta llamada, deciden si les gustaría trabajar contigo.
  • Y por último, tendrás una llamada con algunos miembros del equipo o con Enrique para resolver todas las dudas antes de incorporarte.