Buscamos un/a Data Scientist / ML Engineer con sólida experiencia en IA tradicional para incorporarse a un equipo de datos en expansión. La persona seleccionada será responsable de diseñar, entrenar y poner en producción modelos predictivos orientados a pricing ágil, personalización de oferta y forecast de demanda en entornos retail de alto volumen.

El rol requiere dominio del ciclo completo de un modelo: desde el análisis exploratorio y la ingeniería de features hasta el despliegue en producción mediante pipelines de CI/CD, garantizando que los outputs lleguen a los sistemas de negocio en tiempo y forma.

Responsabilidades principales

- Modelado y experimentación
- Diseño y entrenamiento de modelos de regresión para forecast de demanda y elasticidad de precio.
- Gestión del ciclo de vida de modelos: versionado, retraining periódico y monitorización de drift.
- Integración en pipelines de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI o similar): testing, validación automática y promoción a producción.
- Monitorización de métricas de negocio y métricas técnicas (RMSE, AUC, precision@k) post-despliegue.

Colaboración y comunicación
- Traducción de requisitos de negocio (pricing managers, category managers) en problemas formales de ML.
- Documentación clara de metodología,



decisiones de modelado y resultados para audiencias técnicas y no técnicas.
- Participación en code reviews y en la definición de estándares del equipo de datos.
- 5+ años de experiencia en roles de Data Science o ML en entornos productivos.
- Dominio de Python científico.
- Lenguajes: Python (pandas, scikit-learn, numpy). SQL avanzado.
- CI/CD: Conocimiento general de pipelines de integración continua;
experiencia empaquetando modelos con Docker y desplegando vía GitHub Actions, GitLab CI o similar.
- Experiencia con herramientas de tracking de experimentos: MLflow, W&B; o similar.
- Capacidad de comunicar resultados de modelos a stakeholders no técnicos.

Valorables
- Experiencia en retail, travel retail, e-commerce o industrias con pricing dinámico.
- Conocimiento de frameworks de orquestación de datos (Airflow, Prefect).
- Familiaridad con plataformas cloud: GCP (BigQuery, Vertex AI), AWS (SageMaker) o Azure ML.
- Experiencia con feature stores (Feast, Tecton) o arquitecturas de datos en tiempo real (Kafka, Flink).
- Conocimientos de A/B testing y experimentación online para validación de modelos en producción.

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📌 Machine Learning Engineer (España)
🏢 Capitole
📍 España