Mid Product Scientist (H/M)

TL;DR

Location: Spain

Languages: Spanish, English

Job type: Full-time, Full-remote (Spain), Flexible working hours

Sector: Education

Stack: DBT, Athena, Superset, Python Notebooks

Salary: Up to 49K€ + 5K€ 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 2019 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 (staging, core, marts). Usamos Prefect para orquestar todos los procesos de extracción de datos y utilizamosDBT 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 Sense y con Superset.

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 equipo:

Versatile engineers over highly specialized individuals

Adding value to our product over adding value to our tech stack

Rock solid over Rock star

In production over "my part is done"

Problem solvers over problem risers

Feedback loop over hierarchy rules

Estamos 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 apoyar al equipo de producto a tomar decisiones 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 comunicación clara entre los equipos técnicos y no técnicos.
• Modelado 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.

¿Qué te ofrecemos?

• Contrato indefinido, jornada completa.
• 100% remoto en España.
• Oficinas en A Coruña, Madrid y Barcelona, por si quieres acercarte a trabajar con más gente.
• 23 días de vacaciones.
• Jornada continua los viernes y vísperas de festivo durante todo el año.
• Jornada continua en verano.
• Horario flexible.
• Equipamiento necesario para que puedas trabajar cómodamente.
• Acceso a programa de Retribución Flexible: Seguro Médico, Cheque Gourmet, Tarjeta Transporte, Guardería, club de compra y descuentos en servicios de salud.

¿Con quién vas a trabajar?

En Northius trabajamos más de 1000 empleados, pero el equipo de Producto, Ingeniería y Datos (PED) acaba de crearse en 2023. Éstas son algunas de las personas que lo lideran y con las que trabajarías en el día a día:

• Alberto Baselga (CIO/CPO): Ex-Coverwallet y enamorado de los ecosistemas de producto. Es un Startup Advisor e Investor y toda su carrera ha girado en torno a compañías digitales de alta generación de impacto.
• Juan Caravaca (Head of Data): Ex-IBM y Ex-Coverwallet, con más de 10 años de experiencia en proyectos de datos y liderazgo de equipos. Su misión es escalar el equipo y plataforma de datos para asegurar su impacto en el producto y negocio.
• Daniel Ruiz (Head of IA): Ex-Cabify y Ex-Coverwallet, con más de 7 años de experiencia en inteligencia artificial. Está diseñando modelos de alto impacto en el negocio.

¿Qué te pedimos?

Experiencia mínima de 4 años como Data Scientist/Product Analyst con un historial comprobado de éxito en modelos de datos orientados a la toma de decisiones de negocio y/o producto.

Mastery

• Conocimiento de SQL.
• Análisis de datos avanzados y machine learning: análisis exploratorio de datos, python, jupyter.
• Has trabajado con datalakes en entorno cloud (GoogleCloud, AWS, Microsoft Azure).
• Has realizado análisis de A/B Tests elaborados junto a equipos de Producto/Marketing.
• Experiencia con herramientas de BI como Qlik Sense, Power BI, Looker, Tableau, QuickSight, Superset, Metabase

Team Success

• Experiencia liderando proyectos complejos, trabajando en entornos ágiles.
• Has trabajado en equipos con una cultura en la que las personas comparten sus opiniones.
• Comunicas de manera clara, concisa y eficaz.

Deliver value

• Interpretas datos de negocio/producto para formular hipótesis y proponer los análisis necesarios para comprobarlas.
• Tienes capacidad analítica y resolutiva para gestionar los riesgos, los cambios y la incertidumbre.
• Tienes proactividad: tienes curiosidad por analizar los datos, detectar casuísticas, analizar patrones y te gusta abordar los problemas desde distintos puntos de vista.

Accountability

• Te haces owner de los proyectos en los que trabajas
• Estás acostumbrado a recibir y ofrecer feedback de manera constructiva

Es un plus, si además...

• Conoces DBT como herramienta de transformación de datos.
• Tienes conocimientos de finanzas y has trabajado como analista en un entorno financiero
• Tienes pasión por la educación y la tecnología, y la intersección de ambas.
• Experiencia previa en el sector Edtech, así como la comprensión de los procesos de negocio en la educación online y la comercialización digital. noces DBT como herramienta de transformación de datos.

¿Cómo es el proceso de selección?

El proceso de selección tiene como objetivo evaluar si encajas en uno de los squads de PED como Product Scientist. Es importante que hagas las preguntas que necesites para ver si Northius te encaja a ti también. Si te contratamos queremos que sea por mucho tiempo.

Utilizamos la metodología STAR. Tendrás a una persona de HR que te guiará durante el proceso:

• Entrevista con HR.
• Entrevista cultural.
• Entrevista técnica.
• Entrevista de producto.

En todas las entrevistas dispondrás de 15 min al final para hacer preguntas.

Preguntas frecuentes

• ¿Puedo aplicar si vivo fuera de España?

La posición es exclusivamente para residentes en España.

• ¿Es necesario hablar español?

Si, el idioma usado en la empresa es el español, por lo tanto, tienes que poder hablarlo y entenderlo perfectamente.

• ¿Voy a tener que ir a la oficina en algún momento?

La posición es 100% remota. Todos los desplazamientos fuera de tu provincia los cubre Northius. El primer día te pediremos ir a una de nuestras oficinas para darte el portátil, firmar el contrato y conocer en persona a tu manager.

La igualdad de oportunidades y la diversidad dentro del equipo, así como el fomento de la inserción laboral, son algunos de nuestros compromisos. Además, todas nuestras ofertas de empleo contemplan a personas que estén en posesión del certificado de discapacidad.

¿Preparado/a?

#Remoto #PeopleOnTop