Applied Data Scientist: Forecasting, ML & Feature Eng

Realnaut; Mos; Presencial; EUR 45.000 - 65.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Realnaut está buscando una persona con base técnica sólida, orientada a la resolución de problemas y proactiva. Se valorará experiencia con ML clásico, modelado de datos y feature engineering, no solo en AI Engineering.

La tarea implica trabajar con Databricks, Azure y DevOps, preparará y transformará datos para explotación analítica y predictiva, y desarrollará modelos de ML tanto clásicos como basados en IA para forecasting de demanda y ventas. Proactividad y dominio de Git son claves.

Formación

• Formación en Matemáticas, Física o Ingeniería Informática.
• Máster en IA valorable; PhD también es un plus si es compatible con la dedicación al trabajo.

Responsabilidades

• Trabajar con Databricks, Azure y DevOps.
• Preparar, transformar y modelar datos para explotación analítica y predictiva.
• Desarrollar y aplicar modelos de ML, clásicos y basados en IA.
• Participar en proyectos de forecasting, predicción de demanda, ventas y series temporales.
• Realizar feature engineering y modelado de datos.
• Colaborar en proyectos que fusionen ingeniería, matemáticas, estadística y ML.
• Utilizar herramientas de IA para mejorar la productividad diaria (Claude Code, Codex).

Conocimientos

Databricks

Azure

DevOps

ML clásico

Feature engineering

Forecasting

Modelado de datos

Git

Proactividad

Educación

Matemáticas

Física

Ingeniería Informática

Máster/PhD en IA

Herramientas

Claude Code

Codex

Descripción del empleo

Realnaut está buscando una persona con base técnica sólida, orientada a la resolución de problemas y proactiva. Se valorará experiencia con ML clásico, modelado de datos y feature engineering, no solo en AI Engineering.

La tarea implica trabajar con Databricks, Azure y DevOps, preparará y transformará datos para explotación analítica y predictiva, y desarrollará modelos de ML tanto clásicos como basados en IA para forecasting de demanda y ventas. Proactividad y dominio de Git son claves.