Buscamos un/aDesplácese hacia abajo para obtener una visión general completa de lo que requerirá este trabajo. ¿Es usted el candidato adecuado para esta posibilidad?Data 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 dinámico, 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, )



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 técnicosValorables:● 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). xkdbapo ● Conocimientos deA/B testingyexperimentación onlinepara validación de modelos en producción.

📌 Machine Learning Engineer (Castro Urdiales)
🏢 Capitole
📍 Castro Urdiales