WAM

Senior Data Scientist (GenAI & Customer Analytics)

WAM Madrid, Community of Madrid, Spain · €50K–€60K/yr

Advertising Services · 51-200 employees

Oct 05
data-scientist Senior (5-10 yrs) Full-time Spain
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About the role

You will design and develop customer intelligence models, GenAI solutions, and agents to automate insights and decision-making. Additionally, you will collaborate with clients from discovery to implementation, ensuring models are integrated into business ecosystems and their impact is measured.

What they look for

Data Science Machine Learning Python SQL GenAI LLMs RAG Predictive modeling Optimization Customer Intelligence Cloud computing GCP Azure AWS MLOps Data activation

Requirements

Candidates must have 5+ years of experience in Data Science or AI, with advanced proficiency in Python and SQL. Practical experience in building GenAI solutions, such as RAG and agents, along with a strong understanding of business data and cloud environments, is essential.

Benefits

Flexible schedule Hybrid work model Birthday day off Paid time off for December 24th and 31st Equality plan Flexible compensation plan Professional development plan Intensive summer and Christmas hours

Full description

Si para ti un modelo no termina cuando funciona en un notebook, sino cuando se convierte en una decisión, se activa en CRM, Media o Commerce y demuestra su impacto en negocio, tenemos que hablar.

En WAM buscamos a una persona que nos ayude a construir nuestra capacidad de Analytics, AI y Decisioning. Tu rol no será solo modelar: diseñarás modelos de Customer Intelligence y Growth y soluciones de GenAI y agentes, trabajarás con el cliente desde el discovery hasta la definición de acciones, y convertirás lo aprendido en activos reutilizables del Studio.

Lo que harás (de verdad):

Customer Intelligence y Growth

  • Diseñar y desarrollar modelos de segmentación, churn, propensity, LTV, forecasting, recomendación y optimización.

GenAI y Agentes

  • Construir soluciones de GenAI y agentes que automaticen análisis, generación de insights, recomendaciones y flujos de decisión.

Activación y Medición de Impacto

  • Conectar modelos y agentes con CRM, Loyalty, Media, Commerce y otros ecosistemas de activación, trabajando junto al equipo de Data Engineering.
  • Definir marcos de medición, experimentación e incrementalidad para cuantificar el impacto y optimizar decisiones.

Cliente, Activos y Preventa

  • Participar con el cliente desde el discovery hasta la presentación de resultados y la definición de acciones.
  • Crear activos propios de WAM, como modelos reutilizables, agentes, aceleradores, demos y metodologías.
  • Apoyar el offering y la preventa aterrizando casos de uso, solución técnica, esfuerzo y viabilidad.

Crecemos contigo, cuidamos de ti:

  • Horario flexible: Conciliación de tu vida personal y profesional.
  • Modelo híbrido: Nos vemos 2 días a la semana en la oficina, pero siempre con máxima flexibilidad.
  • Banda salarial: Entre 50K-60K € brutos anuales.
  • Días especiales: Día libre en tu cumpleaños y el 24 y 31 de diciembre.
  • Plan de Igualdad: Impulsamos la participación equitativa, el respeto y oportunidades justas para todas las personas.
  • Retribución Flexible: Accede a nuestro plan con Cobee.
  • Desarrollo profesional: Plan de desarrollo adaptado a tu perfil e inquietudes.
  • Jornada intensiva: Viernes hasta las 15:00h. Además este año en verano (22/06 al 11/09) y Navidad (desde el 21/12 al 8/01) trabajamos de 8 a 15.

Imprescindible (si no encaja con tu perfil, no es tu rol):

  • Experiencia: 5+ años en Data Science, Advanced Analytics, Machine Learning o AI aplicada a negocio.
  • Python y SQL: Nivel avanzado, con capacidad hands-on para trabajar de forma autónoma con datos y modelos.
  • Modelado: Experiencia real desarrollando modelos predictivos y/o de optimización sobre problemas de negocio.
  • GenAI y agentes: Experiencia práctica con LLMs y GenAI. Necesitamos que hayas construido soluciones con RAG, agentes, tool calling, APIs o frameworks de orquestación.
  • Visión end-to-end: Capacidad para llevar un caso de uso desde el dato y el modelo hasta la decisión, la activación y la medición de impacto.
  • Datos de negocio: Experiencia con datos de cliente, marketing, comercial o digital, y comprensión de sus principales casos de uso.
  • Cloud e industrialización: Experiencia en al menos un entorno cloud (GCP, Azure o AWS) y conocimiento de prácticas de industrialización, Git y APIs.
  • Interlocución con cliente: Capacidad para explicar decisiones técnicas en términos de impacto de negocio.

Suma puntos si tienes:

  • Customer Intelligence y medición: Experiencia en CRM/Loyalty, MMM/MROI, causalidad, experimentación y optimización.
  • Ecosistema y operación: Experiencia con Salesforce / Data Cloud, MLOps/LLMOps o evaluación de agentes.

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