Hola Somos OGA Nos ilusiona que estés considerando esta ocasión de empleo.
Somos una compañía pionera en la hibridación de la Inteligencia Artificial y la Investigación Operativa, con sede en Sevilla. Nuestro objetivo es transformar la industria a través de soluciones innovadoras y de alto impacto para nuestros clientes, líderes en sectores como el logístico, supply chain, industrial o el químico.
Esto lo conseguimos gracias al talento de nuestro equipo, que incluye a matemáticos/as, estadísticos/as o desarrolladores/as de software, entre otros, y a la confianza de grandes clientes. Además, mantenemos una estrecha colaboración con la Universidad a través de nuestro Consejo Asesor Tecnológico, Grupo CÁTEDRA, compuesto por 14 catedráticos de renombre nacional e internacional especializados en Investigación Operativa y ciencia de datos, y con el que reforzamos nuestra propuesta y valor científico.
Sobre la posición.
Buscamos incorporar un/aData Scientist & ML Enginee r a nuestro equipo de IA.
Queremos contar con una persona que disfrute analizando datos, experimentando con algoritmos y construyendo modelos capaces de resolver problemas reales.
Participarás en proyectos de análisis predictivo, clasificación, estimación y detección de patrones, desde la comprensión del problema hasta la evaluación y puesta en producción de las soluciones.
Trabajarás junto a especialistas en Ingeniería de Datos, Investigación Operativa e Ingeniería de Software para convertir los resultados de los modelos en capacidades útiles para nuestros clientes.¿Qué harás?Análisis de datos y formulación de problemasAnalizar datasets y realizar análisis exploratorio (EDA) para identificar patrones, relaciones, anomalías y oportunidades de mejora.
Colaborar en la definición del problema, las variables objetivo y las métricas de éxito de cada proyecto.




Preparar datos y desarrollar técnicas de ingeniería de características (feature engineering).
Identificar limitaciones, sesgos y posibles problemas de calidad que afecten a los resultados.
Desarrollo y evaluación de modelosDiseñar, entrenar y evaluar modelos de Machine Learning para problemas de clasificación, regresión, predicción y segmentación.
Seleccionar algoritmos adecuados en función de los datos, los objetivos y las restricciones del problema.
Experimentar con diferentes enfoques y ajustar hiperparámetros mediante metodologías de validación apropiadas.
Comparar modelos utilizando métricas relevantes y establecer referencias que permitan medir la mejora obtenida.
Interpretar los resultados y comunicar las limitaciones, la incertidumbre y las implicaciones de los modelos.
Ingeniería y puesta en producciónDesarrollar código Python modular, reutilizable y verificable para entrenamiento e inferencia.
Colaborar en la integración de los modelos en aplicaciones, servicios y procesos de negocio.
Participar en la automatización de pipelines de entrenamiento, validación y despliegue.
Contribuir a la monitorización del rendimiento de los modelos y a la detección de degradaciones.
Documentar experimentos, datasets, métricas, decisiones técnicas y resultados.
Colaboración e innovaciónTrabajar con equipos de Ingeniería de Datos, Investigación Operativa e Ingeniería de Software.




Traducir necesidades de negocio en problemas de modelado y evaluación.
Investigar y probar técnicas de aprendizaje automático que puedan mejorar las soluciones de OGA.
Participar en la presentación y validación de resultados con los equipos de proyecto y los clientes.
Timing de primeras semanas en OGA Desde tu primer día, estarás acompañado/a por todo el equipo. El área de People organizará una serie de reuniones de Onboarding en tres niveles con distintos responsables de OGA: aspectos generales y sistemas internos, el propósito de la compañía y las tecnologías que utilizamos. También conocerás a tu Buddy, quien te guiará, especialmente en tu primer mes, durante todo el proceso de integración. Junto a tu Buddy, tendrás reuniones programadas para abordar cualquier tema que facilite tu adaptación.¿Qué requerimos?Titulación en Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Ciencia de Datos, Informática o disciplinas relacionadas.
Experiencia práctica desarrollando modelos de Machine Learning con Python.
Conocimientos de estadística, análisis de datos, aprendizaje supervisado y evaluación de modelos.
Experiencia con librerías como pandas, NumPy y scikit-learn.
Comprensión de las principales métricas de evaluación y de las estrategias de validación, incluyendo la prevención de fugas de información (data leakage).
Capacidad para analizar resultados, comparar alternativas y justificar decisiones técnicas.
Buenas prácticas de programación, uso de Git y capacidad para trabajar en equipo.
Nivel de inglés suficiente para consultar documentación técnica.¿Qué valoramos?Experiencia con algoritmos basados en árboles, como Random Forest, XGBoost o CatBoost.
Conocimientos de Deep Learning y experiencia con PyTorch o TensorFlow, cuando sean relevantes para el tipo de proyecto.
Experie

📌 Data Scientist (Madrid)
🏢 oga.ai
📍 Madrid