Remote ML Engineer: Dynamic Pricing & Personalization

Capitole; Burgos; A distancia; EUR 55.000 - 75.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Capitole está buscando un/a Ingeniero/a de Machine Learning para un equipo de datos en expansión. Diseñar, entrenar y desplegar modelos predictivos orientados a pricing dinámico, personalización y forecast de demanda en entornos retail de alto volumen.

Requiere dominio de Python (pandas, scikit-learn, numpy) y SQL avanzado, experiencia en pipelines CI/CD con Docker y herramientas de tracking como MLflow o Weights & Biases. Se valorará experiencia en cloud y sistemas de recomendación.

Formación

• 5+ años de experiencia en Data Science/ML en entornos productivos.
• Dominio de Python (pandas, scikit-learn, numpy) y SQL avanzado.
• Experiencia en despliegue de modelos con CI/CD y contenedores Docker.
• Capacidad de comunicar resultados a stakeholders no técnicos.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y desplegar modelos para pricing dinámico y forecast de demanda.
• Desarrollar sistemas de recomendación (collaborative filtering, content-based) para personalización de ofertas.
• Gestionar el ciclo de vida de modelos: versionado, retraining periódico y monitorización de drift.
• Integrar modelos en pipelines CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI) y asegurar producción.
• Monitorizar métricas de negocio y técnicas (RMSE, AUC) post-despliegue.

Conocimientos

Python stack

SQL avanzado

Modelos de ML

Sistemas de recomendación

Docker & CI/CD

MLflow / W&B

Comunicación con stakeholders

Herramientas

GitHub Actions

GitLab CI

Docker

MLflow

Weights & Biases

GCP BigQuery

Vertex AI

SageMaker

Azure ML

Airflow

Prefect

Descripción del empleo

Capitole está buscando un/a Ingeniero/a de Machine Learning para un equipo de datos en expansión. Diseñar, entrenar y desplegar modelos predictivos orientados a pricing dinámico, personalización y forecast de demanda en entornos retail de alto volumen.

Requiere dominio de Python (pandas, scikit-learn, numpy) y SQL avanzado, experiencia en pipelines CI/CD con Docker y herramientas de tracking como MLflow o Weights & Biases. Se valorará experiencia en cloud y sistemas de recomendación.