Senior Data Scientist

🤔 Lo que tienes que saber de Smartme Analytics

Smartme Analytics es un proyecto que nace hace un poquito más de 5 años atrás, y que es posible gracias a las más de 40 personas que forman hoy parte del mismo. Durante estos años, han desarrollado tecnología propietaria a partir de zero-party data (datos proporcionados de forma voluntaria y consciente por el cliente), y first-party data (datos recolectados por fuentes propias del anunciante).

Y… ¿Qué hacen con todos estos datos?

Pues lo que me sale decirte es… ¡Magia! Smartme Analytics utiliza tecnología Data Science. A partir de ella, transforman en insights los millones de datos que, en tiempo real, recogen del comportamiento y navegación de su comunidad de consumidores.

Una misma fuente de datos ➡️ Todo el conocimiento

• Conoce el rendimiento de los negocios digitales.
• Analiza el comportamiento del consumidor.
• Mide la eficacia de las campañas publicitarias.

Smartme es un proyecto que siempre ha estado creciendo. El gran reto (a nivel de crecimiento y expansión) para el año que viene, pasa por la internacionalización 🌍

🖖 Veamos de lo que va el asunto

En pocas palabras ➡️ Serás referente técnico del equipo de Data Science.

Te convertirás en la brújula que guíe a un equipo formado por:

• 4 Data Scientist - con formación y background técnico, aunque con diferentes niveles de seniority. Su principal responsabilidad es mantener las ETL actualmente en producción, el procesamiento de datos, la generación de dashboards, y el desarrollo y puesta en marcha de nuevos algoritmos de machine learning.
• 1 Business Analyst - haréis un buen tándem juntos 🚴🚴 Actualmente es el eslabón que mantiene unidas las áreas de Data Science y de Producto. Conoce al dedillo la lógica de negocio de Smartme, su arquitectura de datos, y también las posibilidades que esta ofrece.
• 1 Data Engineer - es de las personas más senior de todo el equipo Data. Tiene background en Data Science, pero es Data Engineer de los pies a la cabeza.

Tendrás los siguientes retos por delante:

1. Lo más importante es que te hagas con el control de los proyectos del equipo Data - Te encontrarás con un trabajo muy bien hecho en cuanto a lo que captura, refinamiento y almacenamiento de los datos se refiere. Ayúdalos con la última milla, haciendo que todo ese trabajo brille y aporte el máximo valor a sus clientes.
2. Modernizar la arquitectura de datos existente - La arquitectura de datos actual se compone de 4 piezas fundamentales:
3. Un conjunto de flujos ETL desarrollados en R.
4. Una serie de procesos batch corriendo en AWS.
5. Un data warehouse para la persistencia de los datos.
6. Y Tinybird, la herramienta real-time en la que se apoya todo el producto Data.
7. Automatizar procesos y procedimientos - Reducir la carga operativa del equipo, dejará manos libres para avanzar más rápido con el roadmap de producto.
8. Diseñar y desarrollar nuevos modelos - Sacar el mejor provecho de los datos, significa darle el máximo valor a los clientes de Smartme.

📈 Hagamos un repaso de la funcionalidad del producto

El producto funciona mediante un modelo de suscripción, y permite entender a consumidores y audiencias en tiempo real.

Sus principales funcionalidades son las que te explico a continuación:

1. Segmentación de consumidores según su comportamiento y contexto. Detecta y agrupa a tus consumidores en clústeres homogéneos, para que puedas dirigirte a ellos de una forma personalizada y eficaz.
2. Medición del consumo de medios de tu audiencia, para evaluar el alcance y la eficacia publicitaria de tus campañas.
3. Análisis de la competencia. Smartme Analytics es la primera empresa en España que analiza el rendimiento de miles de productos digitales para medir el rendimiento de tu marca frente a la de tus competidores directos.