Buscamos un/a Senior Data Scientist con sólida experiencia en Machine Learning clásico y modelado predictivo , capaz de liderar el desarrollo, validación y revisión de modelos avanzados. El rol combina ejecución técnica hands-on con capacidad de diseño de soluciones, revisión de modelos existentes y acompañamiento a perfiles más junior. Participará activamente en la definición de estrategias analíticas orientadas a negocio. Diseño, desarrollo y optimización de modelos predictivos avanzados de ML clásico. Liderar proyectos de modelado de series temporales (forecasting, detección de anomalías, modelado multivariante). Evaluación rigurosa de modelos (validación cruzada avanzada, análisis de sesgos, robustez). Revisión y mejora de modelos existentes en producción. Definición de buenas prácticas de modelado y estándares técnicos. Interlocución con equipos de negocio y stakeholders técnicos. Mentoría técnica a perfiles junior. 4-6+ años de experiencia como Data Scientist. Experiencia sólida en Machine Learning clásico : Regresión avanzada y regularización (L1/L2),



Árboles de decisión, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost), Modelos de clasificación y regresión a escala... Experiencia avanzada en series temporales : ARIMA/SARIMA, Prophet, Modelos multivariantes... Dominio avanzado de Python . Experiencia con librerías: Scikit-learn, Pandas, NumPy, Statsmodels, XGBoost / LightGBM... Experiencia en evaluación de modelos y selección de features. Conocimiento de pipelines reproducibles y buenas prácticas de desarrollo. Nivel de inglés mínimo B2 (participación en reuniones técnicas). Se valorará: Experiencia en entornos productivos y despliegue de modelos. Conocimientos de MLOps. Experiencia en entornos cloud. SQL avanzado. Trabajar con nosotros te aportará: Rol con impacto real en decisiones estratégicas. Participación en proyectos de analítica avanzada. Contexto técnico exigente y colaborativo. Modelo híbrido en Alcobendas (3-4 días presencial). Tendrás

📌 Ai & Data Scientist Lead (Madrid)
🏢 Agap2
📍 Madrid