End-to-End ML Scientist & Engineer for Business Impact

Capitole; Madrid; Presencial; EUR 55.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Capitole busca un Data Scientist / ML Engineer para unirse a un equipo internacional de datos y desarrollar soluciones de ML, Advanced Analytics y modelos predictivos orientados a la toma de decisiones.

Trabajarás en todo el ciclo de vida de ML, desde exploración y modelado hasta despliegue, monitorización y adopción por el negocio, usando Python, PySpark, SQL y Databricks, con colaboración estrecha entre perfiles técnicos y stakeholders de negocio.

Formación

• Solicitamos experiencia sólida como Data Scientist/ML Engineer o roles similares.
• Conocimiento de ML clásico y Advanced Analytics.
• Experiencia práctica con Python, PySpark y SQL.
• Experiencia con Databricks y grandes volúmenes de datos.
• Conocimientos en forecasting, optimización, clustering, regresión o recomendación.
• Capacidad para conectar soluciones analíticas con objetivos del negocio.
• Comunicación y storytelling efectivos.
• Nivel de inglés C1 o superior.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar, validar y optimizar modelos de ML para resolver problemas de negocio.
• Trabajar en casos de forecasting, optimización, clustering, regresión y modelos de recomendación.
• Realizar análisis exploratorios, feature engineering y selección de modelos.
• Evaluar rendimiento y explicabilidad de los modelos con métricas técnicas y de negocio.
• Diseñar y desarrollar pipelines end-to-end de ML.
• Participar en el despliegue y monitorización de modelos en producción.
• Trabajar con Python, PySpark, SQL y Databricks en volúmenes grandes de datos.
• Colaborar con equipos técnicos y de negocio para acelerar la toma de decisiones.

Conocimientos

Python

PySpark

SQL

Machine Learning

Forecasting

Optimization

Herramientas

Databricks

Power BI

Descripción del empleo

Capitole busca un Data Scientist / ML Engineer para unirse a un equipo internacional de datos y desarrollar soluciones de ML, Advanced Analytics y modelos predictivos orientados a la toma de decisiones.

Trabajarás en todo el ciclo de vida de ML, desde exploración y modelado hasta despliegue, monitorización y adopción por el negocio, usando Python, PySpark, SQL y Databricks, con colaboración estrecha entre perfiles técnicos y stakeholders de negocio.