> Markdown version of [/jobs/ext/3689703-data-scientist](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3689703-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:** A Coruña, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Code Review, Machine Learning, SQL Databases, SHAP (Shapley Additive Explanations), Keras, Git, Data Lakes, Machine Learning Operations, Databricks - **Published:** October 11, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/data-scientist-en-la-coruna-ID-374350948 ## 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 Science: scikit-l earn, XGB oost, pa ndas, N um Py. 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 elos ( SHAP, LIME o equivalentes). Valoraremos positivamente Conocimientos de Deep Le arning (Tens orFlow, P y Torch 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 versins 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 mediante S QL y notebooks en Databricks.Aplicar técnicas de 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 Science: scikit-l earn, XGB oost, pa ndas, N um Py.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 elos ( SHAP, LIME o equivalentes).Valoraremos positivamente Conocimientos de Deep Le arning (Tens orFlow, P y Torch 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 versins 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