Impactful ML Scientist & Engineer Forecasting & Deployment

Capitole; Barcelona; Presencial; EUR 45.000 - 70.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Power BI

Descripción de la vacante

Capitole busca un Data Scientist / Machine Learning 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 las soluciones ML, desde exploración y modelado de datos hasta despliegue, monitorización y adopción por parte del negocio, colaborando con perfiles técnicos y stakeholders.

Formación

• Experiencia sólida como Data Scientist o ML Engineer.
• Conocimientos en Machine Learning clásico y Advanced Analytics.
• Dominio de Python, PySpark y SQL.
• Experiencia con Databricks y grandes volúmenes de datos.
• Modelos de forecasting, optimización, clustering, regresión y/o recomendación.
• Desarrollo y evaluación de modelos, y capacidad de comunicar resultados.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar, validar y optimizar modelos de Machine Learning.
• Trabajar en casos de uso de forecasting, optimización, clustering, regresión y recomendación.
• Realizar análisis exploratorios, feature engineering y selección de modelos.
• Evaluar rendimiento y explicabilidad de modelos con métricas técnicas y de negocio.
• Desarrollar pipelines end-to-end de ML y monitorizar en producción.
• Colaborar con equipos técnicos y stakeholders de negocio.

Conocimientos

Data Scientist

ML Engineer

Machine Learning

Advanced Analytics

Python

PySpark

SQL

Databricks

Forecasting

Optimization

Clustering

Regression

Recommendation

Pipelines ML

Herramientas

Databricks

Descripción del empleo

Capitole busca un Data Scientist / Machine Learning 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 las soluciones ML, desde exploración y modelado de datos hasta despliegue, monitorización y adopción por parte del negocio, colaborando con perfiles técnicos y stakeholders.