Buscamos un

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. 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, modelosde forecasting y series temporales. 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. Participación en proyectos innovadores y de alto impacto. Ambiente de trabajo flexible y colaborativo. Formar parte de una compañía global líder en tecnología.

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