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 vibrante, 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:
Conocimie
📌 Machine Learning Engineer (Madrid)
🏢 Capitole
📍 Madrid
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