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Data Scientist

con experiencia en proyectos de

forecasting

dentro del sector

retail . 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 mediant e S QL y notebooks e n Databricks .
Aplicar técnicas d e 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 Py thon para Data Scien ce: scikit-l ea rn, XGB oo st, pa nd as, N umPy.
Experiencia trabajando

con Databr icks (notebooks, clusters, Delta Lake).
Gestión del ciclo de vida de modelos

con ML flow: 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 mod el os ( SH AP,

LIME o equivalentes).

Valoraremos positivamente
Conocimient os de Deep Le ar ning (Tens or Flow, P yTo rch o

Keras), especialmente aplicado a series temporales.
Experiencia previa en proyect os de

retail o entornos con fuerte componente de demanda y stock.
Buenas prácticas de ingeniería: control de versione s c on Git, revisión de código y testing.

¿Qué ofrecemos?
Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.
Entorno de trabajo flexible y colaborativo.
Formación continua. xqziphu
Formar parte de una compañía global líder en tecnología.

📌 Data Scientist (Santiago de Compostela)
🏢 Fds, A Dxc Technology
📍 Santiago de Compostela