Buscamos un Data Scientist con experiencia en proyectos de forecasting dentro del sector retail.
¿No sabe con seguridad qué habilidades necesitará para esta oportunidad? Simplemente lea la descripción completa a continuación para obtener una idea clara de los requisitos del candidato.
La persona se incorporará a un equipo de más de 15 personas, encuadrado en un área de análisis avanzado de datos de más de 80 profesionales, para diseñar, entrenar y poner en producción modelos predictivos sobre indicadores de negocio como ventas, devoluciones, demanda, rotación de inventario y stock.
Responsabilidades principales Diseñar, entrenar y validar modelos de forecasting sobre indicadores de retail (ventas, devoluciones, demanda, rotación de inventario, stock).
Explorar, preparar y modelar datos a partir de fuentes corporativas mediante SQL y notebooks en Databricks.
Aplicar técnicas de explicabilidad (SHAP, LIME) para interpretar los modelos y comunicar resultados a perfiles técnicos y de negocio.
Gestionar el ciclo de vida de modelos con MLflow: registro de experimentos, versionado de modelos y despliegue.
Colaborar con el resto del equipo de Data Science y con el área de análisis avanzado para iterar sobre los modelos y mejorar su rendimiento en producción.
Documentar metodología,



resultados y decisiones técnicas para asegurar la trazabilidad de los proyectos.
Requisitos Al menos 3 años de experiencia como Data Scientist o rol equivalente, desarrollando proyectos de Machine Learning end-to-end en entornos productivos.
Machine Learning aplicado: regresión, clasificación y, especialmente, modelos de forecasting y series temporales.
Dominio de Python para Data Science: scikit-learn, XGBoost, pandas, Num Py.
Experiencia trabajando con Databricks (notebooks, clusters, Delta Lake).
Gestión del ciclo de vida de modelos con MLflow: registro de experimentos, modelos y despliegue.
Buen nivel de SQL para exploración y preparación de datos sobre volúmenes relevantes.
Experiencia aplicando técnicas de explicabilidad de modelos (SHAP, LIME o equivalentes).
Valoraremos positivamente Conocimientos de Deep Learning (Tensor Flow, Py Torch o Keras), especialmente aplicado a series temporales.
Experiencia previa en proyectos de retail o entornos con fuerte componente de demanda y stock.
Buenas prácticas de ingeniería: control de versiones con Git, revisión de código y testing.
¿Qué ofrecemos?Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.
Entorno de trabajo versátil y colaborativo.
Formación continua. xqbhyrx
Formar parte de una compañía global líder en tecnología.

📌 Data scientist (Madrid)
🏢 Fds, A Dxc Technology
📍 Madrid