Buscamos un/a 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 vibrante, personalización de oferta y forecast de demanda en entornos retail de alto volumen. La siguiente información tiene como objetivo proporcionar a los posibles candidatos una mejor comprensión de los requisitos para este puesto. 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 (Git Hub Actions, Git Lab 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/Light GBM

📌 Machine Learning Engineer (Madrid)
🏢 Capitole
📍 Madrid