Data Scientist/Forecasting ML Engineer

Oxigent Technologies; España; Remote; EUR 48,000 - 53,000; Full time

Benefits offered by this job

Teletrabajo 100%

Seguro médico

Restaurante y transporte

Cheque de formación

Plan de pensiones

App de bienestar y gym

Eventos y actividades

Job summary

Oxigent Technologies busca un Científico de Datos/Forecasting ML Engineer para impulsar proyectos innovadores en biofarmacéutica. Madrid con posibilidad de Teletrabajo 100% y oficina opcional en Madrid.

La misión es transformar la infraestructura de MLOps y escalar el motor de predicción de demanda, evolucionando modelos hacia una arquitectura modular en Python, preparada para expansión internacional.

Qualifications

• Experiencia en forecasting y modelos de series temporales para demanda.
• Conocimiento de pipelines de ML y MLOps.
• Transformación de notebooks a scripts limpios en Python.
• Experiencia con Snowflake y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Responsibilities

• Desarrollar y mejorar modelos de forecasting para predicción de demanda.
• Diseñar algoritmos para alinear predicciones con condicionantes de negocio.
• Refactorizar código de notebooks a scripts Python modulares.
• Procesar datos desde Snowflake para alimentar modelos predictivos.
• Colaborar con MLOps para integrar entrenamiento e inferencia en contenedores y pipelines.

Skills

Snowflake

MLOps

Feature engineering

ML training

Español

Inglés B2

Python

Dataiku

Tools

Dataiku

Python

Job description

¿Te interesaría seguir desarrollándote como Data Scientist/Forecasting ML Engineer en un entorno tecnológico de alto rendimiento, participando en proyectos complejos e innovadores en el sector biofarmaceútico?

En Oxigent Technologies buscamos un/a Científico/a del Dato para incorporarse a nuestra área de IT. Formarás parte de un equipo de Oxigent ubicado en Madrid pero con posibilidad de trabajo 100%.

La MISIÓN PRINCIPAL será la transformación de la infraestructura de MLOps para automatizar y escalar el motor de predicción de demanda de la compañía, evolucionando los modelos hacia una arquitectura robusta y modular en Python que garantice predicciones precisas, integradas y preparadas para la expansión internacional.

¿Cuáles serán tus funciones principales?

• Desarrollo de forecasting: Desarrollar y perfeccionar los modelos de series temporales para la predicción precisa de la demanda.
• Diseño de algoritmos de optimización: Crear y ajustar la lógica algorítmica que cuadra las predicciones con los condicionantes de negocio.
• Paso a código (Scripting): Refactorizar el código exploratorio de Dataiku/Notebooks a scripts de Python limpios, modulares y mantenibles.
• Procesamiento de datos en Snowflake: Extraer, limpiar y estructurar grandes volúmenes de datos directamente desde Snowflake para alimentar los modelos.
• Sinergia con MLOps: Colaborar codo con codo con el MLOps Architect para adaptar la lógica de entrenamiento e inferencia a contenedores y pipelines.

Para ello, ¿qué vas a necesitar?

• Languages: Español. Inglés B2 para poder comunicarse con un equipo internacional.
• Valuable technical skills: Snowflake. Nociones de MLOps. Feature Engineering & ML training.
• Soft skills: Capacidad de colaboración. Autonomía.
• Estabilidad desde el primer día, con contratación indefinida a través de Oxigent.
• Salario acorde al perfil y a la experiencia aportada (entre 48.000-53.000 € anuales.).
• Modelo Remoto 100% con posibilidad de asistir a las oficinas de Madrid.
• Cheque de Formación anual para desarrollarte en las áreas profesionales que más te interesen.
• Retribución flexible aplicable a seguro médico, restaurante, transporte, guardería y formación.
• Plan de pensiones con aportación empresarial complementaria.
• App de bienestar con acceso a gimnasios, actividades deportivas y profesionales especializados a precios reducidos.
• Eventos, afterworks y actividades solidarias para desconectar, compartir y conocer al equipo.
• ¡Y muchos otros beneficios!

¡Únete al equipo de Oxigent! Empresa comprometida con la sostenibilidad y la igualdad de oportunidades, donde el talento y la tecnología no entienden de género.