TL;DRLocation: SpainLanguages: Spanish, EnglishJob type: Full-time, Full-remote (Spain), Flexible working hoursSector: EducationStack: AWS, DBT, Athena, QuickSightSalary: Up to 60K€ + 12K€ variable¿Por qué Northius? En Northius tenemos una misión: Ofrecer una plataforma de educación centrada en la empleabilidad de las personas. Somos una empresa en la que la sostenibilidad y el compromiso social son los pilares fundamentales. Contamos con más de 35.000 alumnos cada año y 12.000 convenios con empresa.Desde 2023 estamos creando un equipo de Producto, Ingeniería y Datos interno que convierta a Northius en una EdTech con un producto digital propio. Contexto de negocio Northius cuenta con +10 escuelas de formación, cada una de ellas centrada en un sector laboral específico: CEAC , Deusto Formación , Deusto Salud , Campus Training , Unisport , CEMP , Mint , CEAC FP , Tokio School , 35mm , Nubika , Flou , Wiikon y Vibe .En 2020 entra en juego un fondo de inversión que consolida la expansión del grupo y permite alcanzar una facturación de 100M en 2022 , contando con más de 40 delegaciones físicas en España y Portugal y vendiendo nuestras formaciones en Europa y Latinoamérica.Challenge: Convertir Northius en una compañía EdTech A nivel de Producto Digital podríamos decir que tenemos todo por hacer. Hasta ahora, hemos invertido en los portales de las escuelas (Wordpress) , la plataforma de ventas (Salesforce) , en las plataformas de formación (Moodle y DNN) y en la plataforma de facturación (Business Central).Para construir un portal para el alumno, para el profesor y para las empresas, estamos haciendo crecer el equipo de Producto, Ingeniería y Datos con un enfoque Lean . Nos dividimos squads multidisciplinares con personas de Producto (PM, PD), Ingeniería (EM, FE, FS, BE) y Datos (DA) que tienen OKRs por trimestre y un KPI principal. Cada squad trabaja en el día a día con metodologías agiles (Scrum, Sprints de 2 semanas) y tiene la autonomía para identificar problemas y proponer soluciones que mejoren su KPI y OKRs.Stack tecnológico En el equipo de Data disponemos de un Datalake montado sobre la nube de AWS, que ingesta los datos de nuestras plataformas y los transforma para ofrecer una capa de knowledge que permita visualizar los datos con facilidad y tomar decisiones con fiabilidad.Estructuramos los datos en tres capas (Bronze, Silver y Gold). Usamos Prefect para orquestar todos los procesos de extracción de datos y utilizamos DBT para definir los esquemas de datos de cada capa.Athena es la herramienta que nos permite acceder a estas capas usando SQL y mostramos los datos a nuestros stakeholders con Qlik Senses y con QuickSight.Nuestro equipo de Plataforma utiliza Terraform para gestionar la infraestructura del datalake en AWS.Nuestros valores Sabemos Que Un Equipo Es Más Que La Suma De Sus Miembros y Que Para Formar Un Equipo De Alto Rendimiento Es Necesario Que Las Personas Colaboren De Manera Eficaz. Del Mismo Modo Que El Manifesto For Agile Software Development Nos Ayuda a Construir Software, Nuestro Manifesto For Product Engineers Nos Sirve De Referencia En Nuestro Modo De Colaborar y De Trabajar En EquipoVersatile engineers over highly specialized individualsAdding value to our product over adding value to our tech stackRock solid over Rock starIn production over "my part is done"Problem solvers over problem risersFeedback loop over hierarchy rulesEstamos buscando a un Senior Product Scientist (H/M), para incorporarse a nuestro equipo de Producto, Ingeniería y Datos (PED). Si todo lo que has leído hasta aquí te motiva y te consideras un curioso de los datos, orientado a aportar valor al producto, ¡sigue leyendo!¿Cuáles serán tus funciones?

• Análisis de datos de productos: Recopilar, analizar e interpretar datos de uso del producto, utilizando herramientas avanzadas de análisis de datos y machine learning.
• Colaboración con equipos de producto y tecnología: Trabajar en conjunto con los equipos de producto y tecnología para definir métricas clave de éxito (KPIs) y tomar decisiones de producto basadas en datos.
• Innovación basada en datos: Proponer y desarrollar nuevas características basadas en insights cuantitativos, utilizando datos como una fuente clave de innovación.
• Reportes y comunicación: Presentar hallazgos y recomendaciones basadas en datos a stakeholders clave, asegurando una
• Modelo predictivo: Aplicar técnicas estadísticas y modelos predictivos para anticipar tendencias de comportamiento del usuario y recomendar mejoras en el producto.
• A/B Testing y experimentación: Implementar y supervisar experimentos A/B y multivariados, evaluando el impacto de las nuevas funcionalidades y cambios en la experiencia del usuario.
• Optimización continua: Monitorear el rendimiento del producto post-lanzamiento, identificando oportunidades para mejoras iterativas y ajustando las estrategias de producto en función de los datos.