
Teamworks
9 de noviembre de 2026
Científico de Datos para Analítica de Fútbol y Reclutamiento de Jugadores
Desarrolla modelos estadísticos y de machine learning con datos de tracking y eventos para ayudar a clubes profesionales de fútbol a identificar talento infravalorado. Salario de USD 145,000.
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Esta vacante es para ti si…
- Te apasiona el fútbol y la analítica de datos
- Disfrutas modelar con datos de tracking
- Quieres dueñez total sobre el ciclo de un modelo
- Sabes explicar resultados técnicos a clientes
Descripción del Puesto
Sobre esta oportunidad
Teamworks, la plataforma líder en tecnología deportiva, busca un Data Scientist II para su equipo de Soccer. Tu trabajo será desarrollar los modelos estadísticos y de machine learning que los clubes aliados usan para tomar decisiones de reclutamiento de jugadores. El equipo, liderado por Jacob Mortensen (Senior Manager, Data Science), construye modelos a partir de datos de tracking de jugadores y datos de eventos para detectar talento infravalorado y caracterizar las habilidades que hacen efectivo a un futbolista.
La demanda de los clubes socios crece, y a la vez hay que mantener los modelos existentes y desarrollar nuevos. Por eso esta posición asumirá la responsabilidad sobre todo el ciclo de vida de los modelos: diseño, validación, despliegue y mejora continua.
Perfil buscado
Buscan a una persona de ciencia de datos con criterio estadístico sólido, que haya trabajado con datos de tracking deportivo y que sepa explicar con claridad sus decisiones de modelado, tanto a colegas técnicos como a clubes profesionales de fútbol. Valoran a quien ha llevado modelos más allá de los notebooks exploratorios hacia flujos repetibles o sistemas en producción.
Requisitos clave
- 3 o más años de experiencia profesional o de investigación escribiendo código en Python o R para ciencia de datos, estadística o machine learning.
- Proyectos propios desarrollados de principio a fin: formulación del problema, preparación de datos, validación y uso.
- Criterio estadístico aplicado: elegir métodos adecuados, explicar sus supuestos y diferenciar señal predictiva real de artefactos en los datos.
- Experiencia diseñando evaluaciones rigurosas de modelos: evitar data leakage, elegir validaciones adecuadas para datos temporales o agrupados, cuantificar incertidumbre y evaluar el desempeño en distintas poblaciones de jugadores.
- Experiencia con datos de tracking deportivo, incluyendo relaciones espaciales y temporales, observaciones ruidosas o incompletas y problemas de calidad de datos.
- Dominio de SQL para unir, transformar y validar grandes conjuntos de datos estructurados.
- Código analítico mantenible, probado y reproducible, con control de versiones y revisión de código.
- Experiencia llevando modelos a flujos repetibles o producción, colaborando con ingeniería.
- Excelentes habilidades de comunicación para explicar decisiones de modelado directamente a los clubes socios.
Te destacarás aún más si
- Tienes experiencia directa con datos o analítica de fútbol (en un club, en trabajos públicos o en el ámbito académico).
- Cuentas con trayectoria resolviendo problemas difíciles mediante investigación publicada, blogs, charlas o proyectos públicos.
- Has usado proveedores de nube como AWS o Google Cloud para entrenar y desplegar modelos.
- Usas herramientas de programación con IA y tienes el criterio para cuestionar o corregir lo que generan.
¿Por qué considerar esta empresa?
Teamworks nació en 2006 como una herramienta de mensajería para el fútbol americano universitario y hoy es la plataforma de tecnología deportiva líder, con más de 600 colaboradores en el mundo. Sus soluciones abarcan personal, entrenamiento, rendimiento, operaciones e inteligencia, y trabajan con programas universitarios y con las principales ligas profesionales. Es una oportunidad para aplicar la ciencia de datos en decisiones deportivas de alto impacto.
Rango salarial
USD 145,000 anuales.
¿Te interesa? Aplica directamente desde el enlace de la vacante.
Fuente: JobicyVacante originalmente publicada en Jobicy. Descripción adaptada por el equipo de Vacantes Remotas.
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