En SEREM estamos comprometidos con diversos proyectos y queremos contar con los mejores profesionales del sector.

Actualmente estamos buscando Data Scientist con experiencia en pronóstico de series temporales, monitorización de modelos y programación en Python, con especial énfasis en los principios de programación orientada a objetos (POO). El puesto implica contribuir al desarrollo e implementación de modelos de pronóstico, garantizando su fiabilidad y manteniendo altos estándares de calidad de código. La colaboración con equipos multifuncionales y la capacidad de trabajar con bases de código existentes son componentes esenciales del puesto.

Servicio
Este puesto se centra en el desarrollo e implementación de modelos de pronóstico de series temporales y la aplicación de principios de programación orientada a objetos en Python. Las responsabilidades incluyen la implementación de soluciones de pronóstico escalables, la monitorización del rendimiento del modelo mediante métricas clave y la contribución al mantenimiento y la evolución de la base de código. El puesto requiere la colaboración con equipos multifuncionales y la capacidad de trabajar con estructuras de código existentes, garantizando al mismo tiempo altos estándares de calidad y documentación del código.

Responsabilidades:
• Diseñar, desarrollar e implementar modelos de pronóstico de series temporales para aplicaciones críticas para el negocio.
• Supervisar el rendimiento del modelo mediante KPI relevantes y garantizar la precisión y fiabilidad a largo plazo.
• Realizar ingeniería y selección de características mediante técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
• Colaborar con equipos multifuncionales para integrar modelos en entornos de producción.
• Escribir código Python limpio, fácil de mantener y escalable utilizando las mejores prácticas de programación orientada a objetos (POO).
• Participar en revisiones de código y contribuir a la evolución del código base.
• Documentar procesos, modelos y decisiones con claridad, tanto para las partes interesadas técnicas como para las no técnicas.

Requisitos:
Imprescindible:
• Experiencia demostrada en pronóstico de series temporales (p. ej., ARIMA, Prophet, LSTM, etc.).
• Sólido dominio de Python, incluyendo los principios de programación orientada a objetos (POO).
• Experiencia con métricas de evaluación de modelos (p. ej., MAE, RMSE, MAPE) y seguimiento de modelos en producción.
• Familiaridad con clases abstractas, interfaces y patrones de diseño en Python.
• Experiencia con técnicas de selección de características y ajuste de hiperparámetros.
• Capacidad para trabajar con y adaptarse a códigos base existentes.
• Sólidas habilidades de comunicación y capacidad para explicar conceptos técnicos con claridad.

Se requiere un nivel de inglés C1.

Se valorará:
• Experiencia con equipos internacionales o interculturales.
• Experiencia con MLFlow, GitHub y Snowflake.
• Experiencia en plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure) para la implementación de modelos.
• Conocimiento de técnicas de serialización (p. ej., pickle, joblib) y alternativas.

Se permite el teletrabajo (en España y Portugal).