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Papaya Global
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501 – 1000 Empleados
ConsultoríaFintechLogística
Papaya Global es una empresa de tecnología financiera especializada en nóminas, pagos y gestión de personal internacional. Su plataforma ayuda a las empresas a coordinar las operaciones de nómina y pagos en más de 160 países, con servicios que incluyen pagos a contratistas, soluciones de empleador registrado y procesamiento de pagos en tiempo real. La empresa también ofrece integraciones mediante API, análisis de datos de la plantilla, prevención del fraude y seguridad de datos, proporcionando a las organizaciones globales herramientas para gestionar los pagos de personal internacional con mayor precisión, visibilidad y control normativo.
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Científico de Datos de Crecimiento, Juegos Móviles - Papaya Global

Lidera la analítica de crecimiento para la plataforma de juegos móviles con dinero real de Papaya Global mediante el desarrollo de modelos de abandono, valor del ciclo de vida, ciclo de vida y recomendación. Aplica esos modelos para mejorar la participación, la monetización y la retención de los jugadores.

ILIsraelHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésCientífico de datos
BigQueryPythonPyTorchSQLTensorFlow

Descripción

  • Impulsa la ciencia de datos orientada al crecimiento, desde la definición inicial del problema y el diseño de etiquetas hasta la preparación de datos, el desarrollo de modelos, el despliegue en backend y la evaluación del impacto.
  • Crea puntuaciones de LTV y riesgo de abandono a nivel de jugador y cohorte para depositantes, conectando las predicciones con métricas de depósitos repetidos e intervenciones accionables.
  • Desarrolla modelos de maduración de LTV:CAC a nivel de cohorte que pronostiquen dentro del mes si las cohortes de marketing recuperarán los costes de adquisición en un año.
  • Desarrolla modelos basados en el ciclo de vida y el comportamiento que determinen cuándo enviar notificaciones push y correos electrónicos personalizados.
  • Utiliza modelos condicionales y de riesgo para estimar si los depositantes inactivos volverán después de N días sin depósitos, orientando la segmentación de RV y el momento de las acciones.
  • Desarrolla sistemas de aprendizaje para ordenar torneos del vestíbulo y niveles de tarifas de entrada, equilibrando la participación, la monetización y la liquidez del emparejamiento.
  • Optimiza las ofertas de la tienda y la clasificación de paquetes seleccionando los productos, precios y momentos de entrega adecuados.

Requisitos

  • Al menos cuatro años de experiencia aplicada en ciencia de datos en áreas de crecimiento, monetización, retención o ciclo de vida.
  • Trayectoria demostrable desplegando personalmente modelos en producción y utilizándolos para influir en decisiones empresariales.
  • Experiencia en juegos móviles, juegos con dinero real o iGaming, o en una aplicación de consumo con una economía activa dentro de la aplicación.
  • Experiencia práctica en modelos de propensión, abandono, uplift, supervivencia o riesgo, y LTV.
  • La experiencia en recomendación u ordenación es ventajosa.
  • Capacidad para escribir código Python de calidad para producción.
  • Experiencia con LightGBM o XGBoost.
  • Experiencia con PyTorch o TensorFlow para aplicaciones basadas en embeddings.
  • Sólidos conocimientos de SQL para trabajar con almacenes de datos.
  • Experiencia utilizando Snowflake o BigQuery.
  • Amplia experiencia en experimentación, incluido el diseño de pruebas, el cálculo del tamaño de muestra y la interpretación de resultados.
  • Al menos una afirmación defendible sobre impacto empresarial desarrollada sin una prueba A/B limpia.

Beneficios

  • Trabajar en un entorno dinámico.
  • Formar parte de una cultura centrada en la innovación.
  • Acceder a oportunidades de desarrollo profesional.
  • Tener la oportunidad de generar un impacto empresarial significativo.

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