Gerente de Ciencia de Datos - Comercial

• Licenciatura en Estadística, Matemáticas, Economía, Informática o un campo cuantitativo relacionado
• Más de 8 años de experiencia en analítica o insights, incluyendo al menos 2 años en un rol de gestión de personas
• Sólidos conocimientos de SQL, con la capacidad de extraer, manipular y analizar grandes conjuntos de datos de forma independiente
• Experiencia demostrada en el uso de datos para influir en la estrategia comercial y en la presentación de hallazgos a interlocutores de alto nivel
• Experiencia práctica en el diseño y análisis de pruebas A/B y en la aplicación de métodos causales o estadísticos
• Experiencia en el desarrollo de marcos de KPI y en la estandarización de informes en diversas áreas de negocio o mercados
• Capacidad demostrada para traducir hallazgos analíticos complejos en recomendaciones claras para audiencias no técnicas

• Mentalidad centrada en el insight (Insight-First Mindset): No te limitas a describir lo que ha sucedido; profundizas en el porqué y aportas un punto de vista claro sobre lo que la empresa debería hacer al respecto
• Defensor de la experimentación (Experimentation Champion): Tratas el A/B testing y la inferencia causal como una práctica estándar en lugar de algo opcional, y construyes los marcos de trabajo que permiten que esto sea escalable en toda la organización
• Visión comercial (Commercial Acumen): Entiendes cómo la analítica se conecta con los resultados de negocio y puedes traducir hallazgos complejos en recomendaciones que calen en los interlocutores de alto nivel (senior stakeholders)
• Desarrollador de talento (Talent Developer): Construyes equipos de analistas de alto rendimiento, estableciendo objetivos claros, gestionando la entrega y creando espacio para el crecimiento
• Máster en un campo cuantitativo
• Familiaridad con Tableau o herramientas de BI similares
• Experiencia en la industria de las apuestas, el juego o iGaming
• Dominio de Python o R para el trabajo analítico
• Experiencia con Snowflake o herramientas de modern data stack
• Familiaridad con técnicas de IA/ML y sus aplicaciones prácticas en el negocio

Tenemos la misión de ser pioneros en la próxima era del juego en el mundo. A medida que crecemos en Europa y Latinoamérica, estamos construyendo The Playstack: la tecnología que impulsa la próxima generación de deportes, juegos y experiencias para los fans. ¡Únete a nosotros y ayúdanos a convertirla en la plataforma más utilizada del mundo! Desde operaciones, pasando por marketing, hasta producto, buscamos personas con talento que den forma a la manera en que millones de clientes juegan, ven y conectan cada día.

En Super, los datos no son una función de soporte: se sitúan en el corazón de cada decisión importante que tomamos, con nuestro equipo de insights de datos operando en la intersección de la estrategia de producto, comercial y de marketing. Como Data Science Manager, liderarás la función analítica que ayuda a nuestros equipos comerciales a entender qué está funcionando, por qué y qué hacer a continuación. Serás el responsable de la agenda de insights de principio a fin, y lo que crees dará forma a las estrategias en todos los mercados e influirá en las decisiones al más alto nivel.

Entrega de Analytics & Insight

• Colaborar con los equipos comerciales para definir estrategias de negocio basadas en datos, analizando conjuntos de datos complejos para detectar tendencias, identificar oportunidades y sacar a la luz insights que ayuden a los líderes de negocio a mejorar sus estrategias
• Desarrollar marcos de métricas y comunicaciones de insights que estandaricen los informes, definan KPIs en todos los mercados e informen sobre las prioridades de mercado, la planificación de iniciativas y las revisiones de rendimiento

Experimentación & Analítica Avanzada

• Diseñar y ser responsable del marco de experimentación, utilizando A/B testing e inferencia causal para garantizar que las decisiones comerciales clave estén respaldadas por evidencia rigurosa
• Aplicar conceptos analíticos avanzados y herramientas de IA para diseñar la solución adecuada para un problema de negocio determinado —no solo la más obvia—, escalando la producción analítica e integrando formas de trabajo más inteligentes en todos los equipos

Colaboración interdepartamental

• Colaborar con los equipos centrales de Data Engineering, BI y Data Products para desarrollar soluciones que permitan la analítica de autoservicio (self-service analytics), aumenten la alfabetización de datos (data literacy) y liberen a los analistas para que se centren en problemas de mayor impacto
• Actuar como puente entre los requisitos de negocio y las capacidades de datos, implementando soluciones prácticas y fiables o trabajando de forma transversal para ponerlas en marcha

Liderazgo y Desarrollo de Equipos

• Establecer objetivos claros y motivadores para el equipo de analítica e insights que lideras, basándote en tu comprensión de la estrategia de la empresa y de las áreas que apoyas
• Priorizar la carga de trabajo del equipo, gestionar entregables y plazos clave y asignar recursos de manera eficiente, promoviendo al mismo tiempo una cultura de rigor analítico, curiosidad y mejora continua