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# Data Scientis t

- **Company:** Hays
- **Location:** Spain
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Structures, Python (Programming Language), Machine Learning, SQL Databases, Feature Engineering, Deep Learning, Data Analytics, Xgboost, Recurrent Neural Networks
- **Published:** October 5, 2026
- **Apply:** https://es.trabajo.org/oferta-5355-f973132d0d8c2ff5ccb7d8b780c93da3

## About the Role

* Data Science y Machine Learning aplicado a forecasting y predicción de demanda.
 * Desarrollo de modelos de series temporales.
 * Programación avanzada con Python y SQL.
 * Tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
 * Técnicas de validación y evaluación de modelos predictivos.
 * Conocimientos sólidos de estadística aplicada y analítica avanzada.
 * Nivel de inglés B2 o superior.

## Description

Desde HAYS estamos colaborando con una consultora española especializada en Data Analytics, Compañía Intelligence, Inteligencia Artificial y transformación basada en datos. Acompaña a organizaciones de distintos sectores en la construcción de soluciones avanzadas basadas en datos, ayudándolas a convertir la información en ventajas competitivas y mejoras de negocio.

Actualmente buscamos incorporar un/a Data Scientis t para participar en un proyecto de gran impacto dentro del sector retail, enfocado en modelos predictivos de previsión de demanda y optimización de procesos de planificación.

Trabajarás con grandes volúmenes de información y contribuirás a transformar los datos en decisiones estratégicas mediante técnicas avanzadas de Machine Learning, Deep Learning y modelización estadística.

Principales responsabilidades

 * Desarrollar modelos de forecasting para previsión de demanda utilizando técnicas estadísticas, Machine Learning y Deep Learning.
 * Construir y optimizar modelos de series temporales mediante algoritmos como ARIMA, SARIMA, XGBoost, LightGBM, LSTM y arquitecturas basadas en Transformers.
 * Trabajar con estructuras de datos jerárquicas y multinivel, gestionando diferentes niveles de granularidad.
 * Diseñar estrategias de feature engineering incorporando variables relacionadas con promociones, precios, estacionalidades, elasticidades, rupturas de stock y canibalización de productos.
 * Analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones que permitan mejorar la planificación y la toma de decisiones.
 * Implementar metodologías robustas de validación mediante backtesting y monitorización continua de resultados.
 * Definir y controlar métricas de rendimiento predictivo como MAPE, WMAPE y RMSE.
 * Desarrollar soluciones escalables utilizando Python y SQL.
 * Participar en la puesta en producción, monitorización y mejora continua de modelos analíticos.