Data Scientist (Marketing)

Buscamos un Data Scientist con experiencia en proyectos de forecasting dentro del sector retail.La persona se incorporará a un equipo de más de 15 personas, encuadrado en un área de análisis avanzado de datos de más de 80 profesionales, para diseñar, entrenar y poner en producción modelos predictivos sobre indicadores de negocio como ventas, devoluciones, demanda, rotación de inventario y stock.¿Diseñar, entrenar y validar modelos de forecasting sobre indicadores de retail (ventas, devoluciones, demanda, rotación de inventario, stock).Explorar, preparar y modelar datos a partir de fuentes corporativas mediante SQL y notebooks en Databricks.Gestionar el ciclo de vida de modelos con MLflow: registro de experimentos, versionado de modelos y despliegue.Colaborar con el resto del equipo de Data Science y con el área de análisis avanzado para iterar sobre los modelos y mejorar su rendimiento en producción.Documentar metodología, resultados y decisiones técnicas para asegurar la trazabilidad de los proyectos.Al menos 3 años de experiencia como Data Scientist o rol equivalente, desarrollando proyectos de Machine Learning end-to-end en entornos productivos.Machine Learning aplicado: regresión, clasificación y, especialmente, modelosde forecasting y series temporales.Dominio de Python para Data Science: scikit-learn, XGBoost, pandas, NumPy.Experiencia trabajando con Databricks (notebooks, clusters, Delta Lake).Gestión del ciclo de vida de modelos con MLflow: registro de experimentos, modelos y despliegue.Buen nivel de SQL para exploración y preparación de datos sobre volúmenes relevantes.Experiencia aplicando técnicas de explicabilidad de modelos (SHAP, LIME o equivalentes).Conocimientos de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch o Keras), especialmente aplicado a series temporales.Experiencia previa en proyectos de retail o entornos con fuerte componente de demanda y stock.Buenas prácticas de ingeniería: control de versiones con Git, revisión de código y testing.¿Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.Entorno de trabajo flexible y colaborativo.Formación continua.xohynlm Formar parte de una compañía global líder en tecnología.

Al menos 3 años de experiencia como Data Scientist o rol equivalente, desarrollando proyectos de Machine Learning end-to-end en entornos productivos. Machine Learning aplicado: regresión, clasificación y, especialmente, modelosde forecasting y series temporales. Dominio de Python para Data Science: scikit-learn, XGBoost, pandas, NumPy. Experiencia trabajando con Databricks (notebooks, clusters, Delta Lake). Gestión del ciclo de vida de modelos con MLflow: registro de experimentos, modelos y despliegue. Buen nivel de SQL para exploración y preparación de datos sobre volúmenes relevantes. Experiencia aplicando técnicas de explicabilidad de modelos (SHAP, LIME o equivalentes). Conocimientos de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch o Keras), especialmente aplicado a series temporales. Experiencia previa en proyectos de retail o entornos con fuerte componente de demanda y stock. Buenas prácticas de ingeniería: control de versiones con Git, revisión de código y testing. ¿Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.

Entorno de trabajo flexible y colaborativo. Formación continua. xohynlm Formar parte de una compañía global líder en tecnología.