Data Science & Machine Learning

Capitole; España; Presencial; EUR 52.000 - 72.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Power BI

Descripción de la vacante

Capitole busca un/a Data Scientist / ML Engineer para un equipo internacional de datos. Desarrollarás soluciones de ML, Advanced Analytics y modelos predictivos orientados a la toma de decisiones, desde exploración de datos hasta despliegue y monitorización.

Trabajarás con Python, PySpark, SQL y Databricks, realizando feature engineering, validación de modelos y storytelling para stakeholders. Se valora experiencia en forecasting, optimización, clustering y sistemas end-to-end.

Formación

• Experiencia sólida como Data Scientist, ML Engineer o posiciones similares.
• Python, PySpark y SQL.
• Experiencia práctica con Databricks y grandes volúmenes de datos.
• Modelos de forecasting, optimización, clustering, regresión y/o recomendación.
• Desarrollo de soluciones de ML end-to-end, incluyendo despliegue y monitorización en producción.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar, validar y optimizar modelos de ML para resolver problemas de negocio.
• Trabajar en casos de uso de forecasting, optimización y recomendación.
• Realizar análisis exploratorios, feature engineering y selección de modelos.
• Evaluar rendimiento y explicabilidad de modelos mediante métricas técnicas y de negocio.
• Diseñar y desarrollar pipelines de ML end-to-end.
• Participar en el despliegue y monitorización de modelos en producción.
• Colaborar con equipos técnicos y de negocio para transformar necesidades en soluciones analíticas escalables.

Conocimientos

Python

PySpark

SQL

Databricks

Machine Learning

Advanced Analytics

Forecasting

Optimization

Clustering

Recomendación

Deployment

Monitoring

Inglés (C1+)

Herramientas

Databricks

Power BI

Descripción del empleo

Descripción del trabajo

¿Te apasiona desarrollar soluciones de Machine Learning y Advanced Analytics que generen un impacto real en el negocio?

Buscamos un/a Data Scientist / Machine Learning Engineer para incorporarse a un equipo internacional de datos y participar en el desarrollo de soluciones de Machine Learning, Advanced Analytics y modelos predictivos orientadas a la toma de decisiones.

Trabajarás en todo el ciclo de vida de las soluciones de ML, desde la exploración y modelado de datos hasta el despliegue, monitorización y adopción por parte del negocio, colaborando estrechamente con perfiles técnicos y stakeholders de negocio.

¿Qué harás?

• Diseñar, entrenar, validar y optimizar modelos de Machine Learning para resolver problemas de negocio.
• Trabajar en casos de uso relacionados con forecasting, optimización, clustering, regresión y modelos de recomendación.
• Realizar análisis exploratorios, feature engineering y selección de modelos.
• Evaluar el rendimiento y la explicabilidad de los modelos mediante métricas técnicas y de negocio.
• Diseñar y desarrollar pipelines de Machine Learning end-to-end.
• Participar en el despliegue y monitorización de modelos en entornos productivos.
• Trabajar con grandes volúmenes de datos utilizando Python, PySpark, SQL y Databricks.
• Colaborar con equipos técnicos y de negocio para transformar necesidades en soluciones analíticas escalables y orientadas a generar valor.

Buscamos personas con experiencia en:

• Experiencia sólida como Data Scientist, ML Engineer o posiciones similares.
• Machine Learning clásico y Advanced Analytics.
• Python, PySpark y SQL.
• Experiencia práctica trabajando con Databricks y grandes volúmenes de datos.
• Modelos de forecasting, optimización, clustering, regresión y/o recomendación.
• Selección, validación y evaluación del rendimiento de modelos.
• Desarrollo de soluciones de ML end-to-end, incluyendo despliegue y monitorización en producción.
• Capacidad para conectar las soluciones analíticas con las necesidades y objetivos del negocio.
• Buenas habilidades de comunicación y storytelling.
• Nivel de inglés C1 o superior.

Será un plus

• Experiencia con Power BI u otras herramientas de visualización.
• Experiencia en casos de uso relacionados con pricing, demand forecasting, assortment, inventory o supply chain optimization.
• Buscamos especialmente perfiles con una base sólida en Machine Learning tradicional y Advanced Analytics, con interés por desarrollar soluciones que tengan un impacto medible en el negocio.