Forecasting Data Scientist – Retail Analytics & ML

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

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