Konecta

Data Scientist Marketing (H/M)

🇪🇸 Alcobendas, ES On-site IT Full time Added to JobGrid.eu May 6, 2026

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LocationAlcobendas, ES

WorkplaceOn-site

EmploymentFull time

CategoryIT

IT CategoryData Science & ML

Added to JobGrid.euMay 6, 2026

Last verifiedMay 7, 2026

Konecta Descripción de la oferta Konecta es una compañía líder en la prestación de servicios y soluciones digitales de customer management. Cuenta con más de 120.000 profesionales, que trabajan en 30 idiomas alrededor de 26 países. Konecta ofrece soluciones end-to-end que abarcan todo el ciclo de vida de los clientes, con una oferta omnicanal integrada y digital, con el fin de mejorar la eficiencia de sus procesos y acompañar la evolución de sus servicios, cubriendo la experiencia del cliente, la consultoría de reingeniería de procesos, las tecnologías digitales y de última generación y operaciones de clientes (Front y Back Office), entre otros. Clave en este proceso, ha sido la capacidad de Konecta para dar respuesta a la evolución de los mercados apostando fuertemente por la tecnología, estableciendo varios tech hubs, en los que se trabaja en desarrollos de automatización, robotización, servicios digitales, Big Data e Inteligencia Artificial. La compañía apuesta por un modelo de crecimiento empresarial sostenible, mediante la implantación de prácticas de gestión sustentadas en la rentabilidad, calidad, ética, transparencia, diversidad e igualdad de oportunidades, minimizando su impacto en el medioambiente y colaborando con el desarrollo comunitario. Con sede en Madrid, genera unos ingresos globales de 2.000 millones de euros con más de 500 clientes, entre los que se encuentran las principales empresas de telecomunicaciones, energía, banca, automoción y movilidad, e-commerce y retail. ¿Quieres transformar datos en decisiones en tiempo real? Buscamos un/a Data Scientist con visión de negocio B2C para liderar el cambio hacia una priorización predictiva e inteligente en nuestras operaciones de marketing y ventas. Tu misión: Lead Scoring Predictivo: Priorizarás leads por probabilidad de conversión para revolucionar el modelo de atención (Adiós LIFO). Optimización de Bidding: Crearás modelos de CPC por keyword para maximizar el margen bruto. Propensión y Churn: Desarrollarás modelos de compra y predicción de caídas post-venta (clawback). Activación Real: Implementarás modelos integrados en tiempo real con Inconcert, C50 y Google Ads. ¿Por qué este rol en Konecta? Escala Real: Acceso a históricos de millones de leads, llamadas y search terms. Impacto Directo: Tus modelos se activan en el CTI o en Google Ads con resultados visibles de inmediato. Cultura de Innovación: Apoyo estratégico de equipos para escalar soluciones analíticas punteras Contratación Indefinida. Flexibilidad Real: Entorno en Madrid en Alcobendas, fomentando un equilibrio real entre vida profesional y personal. Horario: De lunes a jueves de 9:00 a 18:00 y los viernes de 8:00 a 15:00. Paquete Retributivo Atractivo: Salario competitivo acorde a la experiencia y conocimientos. Club beneficios Konecta (portal exclusivo en el que podrás ahorrar en tus compras en ofertas y descuentos que hemos preparado con mucho mimo para ti) Si quieres transformar datos en tiempo real ¡queremos conocerte! Requisitos Grado universitario en Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Física, Informática o Economía Cuantitativa 4+ años en Data Science, Advanced Analytics o Marketing Science en entornos B2C Dominio de Python (scikit-learn, pandas, XGBoost/LightGBM) y SQL Experiencia construyendo modelos predictivos en producción (no solo notebooks exploratorios) Experiencia con datos de marketing digital, CRM, ventas o comportamiento de usuario Capacidad de conectar resultados analíticos con decisiones de negocio concretas Experiencia explicando modelos y resultados a perfiles no técnicos Ingles C1 (oral y escrito). Modelado & Análisis: Python (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, SHAP, numpy, scipy). Gestión de Datos: SQL avanzado en entornos BigQuery, PostgreSQL, Snowflake o Databricks. Cloud & MLOps: Experiencia en GCP (Vertex AI), AWS (SageMaker) o Azure, además de versionado con Git (GitHub/GitLab). Visualización: Manejo de Power BI, Tableau, Looker, Plotly o Streamlit. Entornos: Trabajo habitual con Jupyter, VS Code o Google Colab.