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 mediante SQL y notebooks en Databricks.
• Aplicar técnicas de 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 Python para Data Science: scikit-learn, XGBoost, pandas, NumPy.
• Experiencia trabajando con Databricks (notebooks, clusters, Delta Lake).
• Gestión del ciclo de vida de modelos con MLflow: 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 modelos (SHAP, LIME o equivalentes).

⭐ Valoraremos positivamente

• Conocimientos de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch o Keras), especialmente aplicado a series temporales.
• Experiencia previa en proyectos de retail o entornos con fuerte componente de demanda y stock.
• Buenas prácticas de ingeniería: control de versiones con Git, revisión de código y testing.

🌍 ¿Qué ofrecemos?

• Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.
• Entorno de trabajo flexible y colaborativo.
• Formación continua.
• Formar parte de una compañía global líder en tecnología.