Buscamos un/aData Scientist / ML Engineercon sólida experiencia en IA tradicional para incorporarse a un equipo de datos en expansión.
La persona seleccionada será responsable dediseñar, entrenar y poner en producciónmodelos predictivos orientados apricing vibrante, personalización de oferta y forecast de demanda en entornos retail de alto volumen.
El rol requieredominio 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:
?Diseñoyentrenamientodemodelos de regresiónparaforecast de demandayelasticidad de precio.
? Desarrollo declasificadores(churn, propensión a compra, detección de anomalías en stock).
? Construcción desistemas de recomendación(collaborative filtering, content-based, híbridos) para personalización de oferta SKU-cliente.
? Gestión delciclo de vida de modelos: versionado, retraining periódico y monitorización de drift.
? Integración enpipelines de CI/CD(GitHub Actions, GitLab CI o similar): testing, validación automática y promoción a producción.
? Monitorización demétricas de negocioymétricas técnicas(RMSE, AUC, precision@k) post-despliegue.
? Traducción derequisitos de negocio(pricing managers, category managers) en problemas formales de ML.




?Documentación clarade metodología, decisiones de modelado y resultados para audiencias técnicas y no técnicas.
? Participación encode reviewsy en la definición de estándares del equipo de datos.
?Requisitos imprescindibles:
?5+ años de experienciaen roles de Data Science o ML en entornos productivos.
? Dominio dePython 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 empaquetando modelos con Docker y desplegando vía GitHub Actions, GitLab CI o similar.
? Experiencia conherramientas de tracking de experimentos: MLflow, W&B; o similar.
? Capacidad de comunicar resultados de modelos a stakeholders no técnicos
?Valorables:
? Experiencia enretail,travel,e-commerceoindustrias con pricing dinámico.
? Conocimiento deframeworks de orquestación de datos(Airflow, Prefect).
? Familiaridad con plataformascloud: GCP (BigQuery, Vertex AI), AWS (SageMaker) o Azure ML.
? Experiencia confeature stores(Feast, Tecton) o arquitecturas de datos entiempo real(Kafka, Flink).
? Conocimientos deA/B testingyexperimentación onlinepara validación de modelos en producción.

📌 Machine Learning Engineer (Burgos)
🏢 Capitole
📍 Burgos