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Si le interesa solicitar este empleo, por favor, asegúrese de cumplir los siguientes requisitos que se enumeran a continuación.
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,
) 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 dinámico
.
● 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). xqbhyrx
● Conocimientos de
A/B testing
y
experimentación online
para validación de modelos en producción.

📌 Machine Learning Engineer (Valencia)
🏢 Capitole
📍 Valencia