Data Scientist

Carrefour España; Madrid; Presencial; EUR 35.000 - 50.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una importante empresa de distribución busca un Data Scientist con experiencia en desarrollo de modelos de Machine Learning. El candidato ideal tendrá al menos 3 años de experiencia, dominio de Python y herramientas de Google Cloud. Se ofrece un entorno dinámico con un enfoque en la implementación de ciencia de datos en la empresa.

Formación

• Se requiere título superior en áreas como Informática, Matemáticas o Estadística.
• Al menos 3 años de experiencia en desarrollo de modelos de ML.
• Capacidad para trabajar de manera autónoma en un entorno dinámico.

Responsabilidades

• Desarrollar modelos de ML para resolver problemas de negocio.
• Gestionar el ciclo de vida completo de los proyectos E2E.
• Construir y gestionar pipelines de datos y modelos.

Conocimientos

Desarrollo de modelos de Machine Learning

Python

Experiencia en MLOps

Apache Airflow

Google Cloud Platform

Educación

Ingeniería Informática

Máster o PhD en áreas relacionadas con Data Science

Herramientas

Scikit-learn

Pandas

NumPy

XGBoost

LightGBM

Descripción del empleo

¿Quieres ser uno de los protagonistas del proceso de Transformación Digital de la empresa líder en Europa en el sector de distribución? ¿Eres una persona ambiciosa que busca nuevos retos y poder seguir creciendo profesionalmente año tras año con un plan de carrera personalizado donde tú marcas el ritmo de tu crecimiento? ¿Interesado en trabajar rodeado del mejor talento y con las herramientas más punteras del mercado? Si es así, Carrefour IT es tu sitio.

Buscamos un Data Scientist con un perfil muy técnico para nuestro departamento de Sistemas de IT, formando parte del departamento de Arquitectura. Su objetivo será liderar la incorporación de la ciencia de datos en la compañía, fomentando la integración entre ciencia de datos, negocio y la dirección de sistemas de información.

Las principales responsabilidades serán:

1. Desarrollo de Modelos de ML: Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning para resolver problemas de series temporales, predicción y optimización con un alto impacto en el negocio.
2. Gestión del Ciclo de Vida Completo (E2E): Asumir la responsabilidad completa de los proyectos, desde la concepción (entendiendo la necesidad de negocio y el análisis de los datos necesarios) hasta la puesta en producción y el mantenimiento de los modelos.
3. Industrialización y Orquestación: Construir y gestionar pipelines de datos y modelos robustos y escalables utilizando herramientas como Apache Airflow en Google Cloud, asegurando la calidad y control del proyecto.
4. Gestión de Proveedores: Coordinar y supervisar el trabajo de proveedores externos para el desarrollo de soluciones, asegurando la viabilidad técnica, la calidad del entregable y su correcta industrialización.
5. Documentación y Escalabilidad: Asegurar la adecuada documentación y sostenibilidad de las soluciones implementadas, garantizando su escalabilidad en el tiempo.

Se requiere:

1. Estudios superiores: Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física o similar. Se valorará positivamente Máster o PhD en áreas relacionadas con Data Science, IA o Big Data.
2. Proactividad, Autonomía y Foco en negocio: Perfil proactivo, con alta capacidad para la resolución de problemas y para trabajar de forma autónoma en un entorno dinámico. Capacidad para entender los procesos de negocio y alinear las soluciones técnicas con los objetivos estratégicos de la compañía.
3. Experiencia demostrable de al menos 3 años en: Desarrollo de modelos de Machine Learning con Python y librerías principales como Scikit-learn, Pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM. Experiencia en puesta en producción de modelos (MLOps) y en herramientas de orquestación como Apache Airflow. Dominio práctico del ecosistema Google Cloud Platform, especialmente Vertex AI, BigQuery y Cloud Storage.

Se valorará positivamente la experiencia en:

1. Industrialización de proyectos en grandes organizaciones, preferiblemente en retail.
2. Familiaridad con metodologías ágiles (Scrum, Kanban).
3. Nivel alto de inglés o francés.