Machine Learning Engineer MindMatch•Marzán, castilla y león, Spain

Descripción del trabajo 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 dinámico, 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

(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 vibrante.

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). xkdbapo

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

#J-18808-Ljbffr

📌 Machine Learning Engineer (Madrid)
🏢 MindMatch
📍 Madrid