Empleos en Albacete, españa

Esta oferta está dirigida a todos esos Nuwers que estén buscando oportunidades en el mundo de las startup.

Trabajar como Data Scientist en una startup significa sumergirse en un entorno altamente dinámico y en constante cambio, donde la capacidad para innovar y adaptarse rápidamente es clave. En una startup, el enfoque se centra en utilizar el análisis de datos y el machine learning para desarrollar productos tecnológicos disruptivos que satisfagan necesidades emergentes del mercado o exploren nuevos nichos.

En este contexto, ser capaz de adaptarse rápidamente a los cambios, aprender y aplicar nuevas técnicas de análisis de datos y machine learning, y superar desafíos técnicos y analíticos es crucial. Los Data Scientists en startups están en la frontera de la innovación tecnológica y analítica, trabajando con las últimas herramientas y enfoques en ciencia de datos, y tienen una oportunidad significativa de influir en la dirección y el éxito del producto a través de insights y modelos predictivos.

Dado que las startups operan con recursos limitados y bajo plazos ajustados, se promueve una cultura de trabajo enfocada en la eficiencia, la proactividad y la capacidad para trabajar bajo presión. Este entorno ofrece una oportunidad única para un crecimiento profesional acelerado, ya que los Data Scientists enfrentan retos analíticos complejos, toman decisiones basadas en datos críticas para el negocio, y contribuyen directamente al impacto y éxito de la empresa en el mercado.

Responsabilidades

• Análisis y Modelado de Datos : Participar en el análisis de datos y desarrollo de modelos predictivos desde la idea hasta la implementación.
• Seguridad de Datos : Garantizar la protección de los datos y mantener su confidencialidad e integridad.
• Adopción de Nuevas Tecnologías : Implementar herramientas y técnicas emergentes de ciencia de datos para mejorar el análisis.
• APIs para Modelos de Datos : Desarrollar APIs que permitan la integración de modelos de datos con otros sistemas.
• Pruebas de Modelos : Realizar pruebas automatizadas para asegurar la precisión y fiabilidad de los modelos.
• Optimización de Modelos : Mejorar el rendimiento y la escalabilidad de los modelos para soportar el crecimiento de la startup.
• Implementación de Modelos : Gestionar el lanzamiento de modelos en entornos de producción de forma eficiente.
• Documentación : Crear documentación detallada sobre los procesos y modelos de análisis de datos.
• Colaboración : Trabajar con equipos multidisciplinarios aportando insights basados en datos.
• Innovación y Aprendizaje Continuo : Explorar constantemente nuevas ideas y técnicas en ciencia de datos.

Cómo es el entorno de trabajo?

La etapa de desarrollo en la que se encuentra una startup puede influir notablemente en aspectos clave como su metodología de trabajo, estructura de equipo, y modalidad laboral. A medida que una startup evoluciona, estas prácticas pueden variar desde enfoques improvisados en sus inicios hasta estrategias más estructuradas en fases de crecimiento y consolidación, reflejando la necesidad de adaptarse a los cambiantes desafíos y oportunidades a lo largo de su trayectoria.

En una startup, los equipos de data science suelen ser pequeños, ágiles y multifuncionales, con una fuerte colaboración entre data scientists, ingenieros de datos, y otros roles técnicos y no técnicos. La polivalencia es valorada, con los miembros del equipo a menudo expandiendo su alcance más allá de la ciencia de datos pura para contribuir en áreas como el desarrollo de producto, la estrategia empresarial, y la toma de decisiones. La estructura plana facilita la comunicación y la colaboración directas, permitiendo a los data scientists interactuar libremente con líderes de la empresa y stakeholders.

Comunicación y estructura

En las startups, la estructura organizacional tiende a ser plana, fomentando la autonomía y un ambiente donde la innovación y la creatividad en la ciencia de datos pueden florecer. La comunicación abierta y directa es la norma, facilitando un intercambio fluido de ideas, resultados de análisis, y feedback entre data scientists, el equipo de producto, y la dirección ejecutiva. La colaboración directa con fundadores y clientes es común, proporcionando insights valiosos que influyen en el desarrollo de modelos y análisis.

Modalidad de trabajo

La flexibilidad en la modalidad de trabajo es crucial, con un fuerte énfasis en modelos remotos o híbridos que permiten a las startups atraer talento global en ciencia de datos. Esta flexibilidad no solo apoya el equilibrio entre la vida laboral y personal, sino que también reduce costos y permite la colaboración a través de zonas horarias, maximizando la productividad y manteniendo la operación continua de actividades de análisis y desarrollo de modelos.

Progresión laboral, salario y beneficios

La progresión laboral y salarial de un Data Scientist en una startup puede variar significativamente, principalmente debido a la naturaleza dinámica de las startups, su tamaño, y su capacidad de crecimiento. Esto quiere decir que se puede crecer muy rápidamente o, contrariamente, uno se puede estancar ya que la startup no crece.

Responsabilidades : Realización de análisis exploratorios de datos, asistencia en el desarrollo de modelos predictivos, aprendizaje de técnicas avanzadas de análisis bajo supervisión.

Responsabilidades : Desarrollo y optimización de modelos complejos, liderazgo en proyectos de análisis, mentoría a data scientists juniors.

Responsabilidades : Diseño de estrategias de datos, toma de decisiones analíticas clave, liderazgo en la orientación analítica de la empresa.

Tiempo de progresión : Variable, generalmente 4-8 años.

Responsabilidades : Supervisión de proyectos de análisis de datos, gestión del equipo de data science, estrategia de datos y coordinación con otros departamentos.

Rango salarial : 70.000 - 110.000 € anuales o más, dependiendo del éxito de la startup.

Responsabilidades : Definición de la estrategia de datos de la empresa, liderazgo del departamento de análisis de datos, toma de decisiones sobre la estrategia de datos global.

Tiempo de progresión : Depende más de oportunidades y emprendimiento que de tiempo específico.

Rango salarial : Altamente variable, depende del éxito de la startup.

Responsabilidades : Dirección de la estrategia analítica y de producto de la startup desde su concepción, captación de financiación, y gestión empresarial.

Beneficios

Algunos de los típicos beneficios que te pueden ofrecer las startup son :

Es importante remarcar que los beneficios específicos pueden variar ampliamente entre startups, dependiendo de su tamaño, etapa, financiamiento y cultura empresarial. Además, mientras que las opciones de acciones pueden ser potencialmente lucrativas, también conllevan un riesgo, ya que el éxito financiero de la startup no está garantizado.

Qué habilidades se necesitan?

Aquí tienes las soft skills más valoradas para este tipo de trabajo son las siguientes :

Cómo puedes conseguir este trabajo?

En NUWE, establecemos colaboraciones tanto con empresas como con empresas de headhunting para garantizar que nuestra comunidad encuentre las mejores ofertas de trabajo, adaptadas a sus preferencias profesionales. Si te interesa trabajar como Backend Developer en una startup, te animamos a aplicar; nosotros y nuestros colaboradores te acompañaremos en la búsqueda del trabajo que estás buscando. Además, te invitamos a participar en alguno de nuestros retos. Estos no solo validan tus conocimientos y habilidades, sino que también te ofrecen una perspectiva real sobre si posees el nivel necesario para formar parte de alguna de estas empresas. Aceptar este desafío puede aumentar tus probabilidades de éxito en un 90%.

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