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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 dinámico, 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, ) 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 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 ,

e-commerce o industrias con pricing ágil .

● 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). xiphteb

● Conocimientos de

A/B testing y experimentación online para validación de modelos en producción.

📌 Machine Learning Engineer (Valencia)
🏢 Capitole
📍 Valencia