Senior Data Scientist & ML Engineer - End-to-End Predictive

Capitole; Valencia; Presencial; EUR 52.000 - 70.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Capitole busca un/a Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer para unirse a un equipo internacional de datos. Participarás en soluciones basadas en IA y modelos predictivos que apoyan decisiones estratégicas, abarcando todo el ciclo de vida del modelo desde análisis hasta monitorización en producción.

El perfil ideal incluye 4+ años de experiencia, Python/SQL, ML clásico y experiencia en despliegue de modelos en entornos productivos, con fluidez en herramientas como Docker y MLflow.

Formación

• Más de 4 años de experiencia como Data Scientist o ML Engineer.
• Con experiencia en Python y SQL.
• Conocimiento de ML clásico (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM).
• Experiencia en desarrollo y despliegue de modelos en producción.
• Experiencia con Docker y herramientas del ciclo de vida del modelo (MLflow, CI/CD).
• Conocimientos en Cloud (Azure, AWS o GCP).

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y optimizar modelos de ML para resolver problemas de negocio.
• Desarrollar modelos predictivos y algoritmos de clasificación, regresión y forecasting.
• Realizar análisis exploratorios y ingeniería de variables para mejorar el rendimiento.
• Participar en el despliegue de modelos en producción y su monitorización.
• Colaborar con Data Engineering y negocio para transformar necesidades en soluciones basadas en datos.
• Medir el impacto de los modelos mediante métricas técnicas y de negocio.

Conocimientos

Python

SQL

Machine Learning

Model Deployment

Experimentation

Herramientas

Docker

MLflow

CI/CD

Azure

AWS

GCP

Descripción del empleo

Capitole busca un/a Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer para unirse a un equipo internacional de datos. Participarás en soluciones basadas en IA y modelos predictivos que apoyan decisiones estratégicas, abarcando todo el ciclo de vida del modelo desde análisis hasta monitorización en producción.

El perfil ideal incluye 4+ años de experiencia, Python/SQL, ML clásico y experiencia en despliegue de modelos en entornos productivos, con fluidez en herramientas como Docker y MLflow.