> Markdown version of [/jobs/ext/2810140-data-scientist](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2810140-data-scientist). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Scientist - **Company:** FDS, A DXC Technology Company - **Location:** Santiago de Compostela, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Code Review, Machine Learning, SQL Databases, Keras, Git, Data Lakes, Scikit Learn, Machine Learning Operations, Databricks - **Published:** September 9, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/data-scientist-en-santiago-de-compostela-ID-369109771 ## About the Role Requisitos 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 Py thon para Data Scien ce: scikit-l ea rn, XGB oo st, pa nd as, N umPy. Experiencia trabajando con Databr icks (notebooks, clusters, Delta Lake). Gestión del ciclo de vida de modelos con ML flow: 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 mod el os ( SH AP, LIME o equivalentes). Valoraremos positivamente Conocimient os de Deep Le ar ning (Tens or Flow, P yTo rch o Keras), especialmente aplicado a series temporales. Experiencia previa en proyect os de retail o entornos con fuerte componente de demanda y stock. Buenas prácticas de ingeniería: control de versi ns c on Git, revisión de código y testing. ## Description 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 .Responsabilidades principales 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 mediant e S QL y notebooks e n Databricks .Aplicar técnicas d e explicabilidad (SHAP, LIME) para interpretar los modelos y comunicar resultados a perfiles técnicos y de negocio.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.Requisitos 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 Py thon para Data Scien ce: scikit-l ea rn, XGB oo st, pa nd as, N umPy.Experiencia trabajando con Databr icks (notebooks, clusters, Delta Lake).Gestión del ciclo de vida de modelos con ML flow: 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 mod el os ( SH AP, LIME o equivalentes).Valoraremos positivamente Conocimient os de Deep Le ar ning (Tens or Flow, P yTo rch o Keras), especialmente aplicado a series temporales.Experiencia previa en proyect os de retail o entornos con fuerte componente de demanda y stock.Buenas prácticas de ingeniería: control de versi ns c on Git, revisión de código y testing.¿Qué ofrecemos?Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.Entorno de trabajo flexible y colaborativo.Formación continua.Formar parte de una compañía global líder en tecnología.#J-*****-Ljbffr ## Related Videos - [Empowering Retail Through Applied Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/976-empowering-retail-through-applied-machine-learning) - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Machine learning in the browser with TensorFlowjs](https://www.wearedevelopers.com/videos/155-machine-learning-in-the-browser-with-tensorflowjs) - [Overview of Machine Learning in Python](https://www.wearedevelopers.com/videos/840-overview-of-machine-learning-in-python) - [Git for Code Reviews](https://www.wearedevelopers.com/videos/429-git-for-code-reviews) ## Related Articles - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [MLops – Deploying, Maintaining And Evolving Machine Learning Models in Production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/115-mlops-deploying-maintaining-and-evolving-machine-learning-models-in-production) - [Top Big Data Technologies That You Need to Know](https://www.wearedevelopers.com/magazine/108-top-big-data-technologies-that-you-need-to-know) - [Coffee with Developers - Maria Apazoglou - Making AI understandable for all in production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/475-coffee-with-developers-maria-apazoglou-making-ai-understandable-for-all-in-production) - [Making Data Warehouses Fast: A Developer’s Story](https://www.wearedevelopers.com/magazine/107-making-data-warehouses-fast-a-developer-s-story) - [Data Analyst Salary in the UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/278-data-analyst-salary-in-the-uk)