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:● Diseño y entrenamiento de modelos de regresión para forecast de demanda y elasticidad de precio.● Desarrollo de clasificadores (churn, propensión a compra, detección de anomalías en stock).● Construcción de sistemas de recomendación (collaborative filtering, content-based, híbridos) para personalización de oferta SKU-cliente.● 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.● 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.Requisitos imprescindibles:● 5+ años de experiencia en roles de Data Science o ML en entornos productivos.● Dominio de Python científico (pandas, scikit-learn, numpy). SQL avanzado.● Modelos: Regresión (lineal, Ridge, Lasso, XGBoost/LightGBM), clasificadores (RF, GBM, logística), sistemas de recomendación.● CI/CD: Conocimiento general de pipelines de integración continua; experiencia empaqu

📌 Machine Learning Engineer (Vitoria-Gasteiz)
🏢 Capitole
📍 Vitoria-Gasteiz