Data Scientist

FDS, A DXC Technology Company; Santiago de Compostela; Presencial; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Entorno de trabajo flexible

Formación continua

Compañía global líder

Descripción de la vacante

Data Scientist con experiencia en forecasting en el sector retail se incorpora a un equipo de más de 15 personas dentro de un área de análisis avanzado de datos para diseñar, entrenar y poner en producción modelos predictivos sobre ventas, demanda, devoluciones, rotación de inventario y stock.

Se valorará dominio de Python para Data Science (scikit-learn, XGBoost, pandas, NumPy), experiencia en Databricks y MLflow, así como capacidad para explicar modelos (SHAP, LIME) y colaborar con perfiles

Formación

• Al menos 3 años de experiencia como Data Scientist o rol equivalente.
• Machine Learning aplicado: regresión, clasificación y forecasting/series temporales.
• Dominio de Python para Data Science (scikit-learn, XGBoost, pandas, NumPy).
• Experiencia con Databricks (notebooks, clusters, Delta Lake).
• Gestión del ciclo de vida de modelos con MLflow y despliegue.
• Buen nivel de SQL para exploración de datos.
• Experiencia en técnicas de explicabilidad (SHAP, LIME) de modelos.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y validar modelos de forecasting para indicadores de retail.
• Explorar, preparar y modelar datos desde fuentes corporativas mediante SQL y Databricks.
• Aplicar técnicas de explicabilidad para interpretar resultados y comunicar al negocio.
• Gestionar el ciclo de vida de modelos con MLflow, registrando experimentos y despliegue.
• Colaborar con Data Science y áreas de análisis avanzado para mejorar rendimiento en producción.
• Documentar metodología, resultados y decisiones para trazabilidad.

Herramientas

Python

scikit-learn

XGBoost

pandas

NumPy

Databricks

MLflow

SQL

SHAP

LIME

TensorFlow

PyTorch

Keras

Descripción del empleo

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, modelosde 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 versins 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.