Senior ML Engineer: Dynamic Pricing & Personalization

Capitole; Islas Baleares; Presencial; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Capitole busca un/a Data Scientist / ML Engineer con sólida experiencia en IA tradicional para diseñar, entrenar y desplegar modelos orientados a pricing dinámico, personalización de oferta y forecast de demanda en retail de alto volumen.

Se trabajará en el ciclo completo de un modelo: análisis, ingeniería de features y despliegue en producción mediante pipelines de CI/CD, asegurando que los outputs lleguen a los sistemas de negocio en tiempo y forma.

Formación

• 5+ años de experiencia en Data Science o ML en entornos productivos.
• Dominio de Python (pandas, scikit-learn) y SQL avanzado.
• Modelos: Regresión, Clasificadores y sistemas de recomendación.
• CI/CD: pipelines y despliegue de modelos con Docker y GitHub Actions/GitLab CI.
• Experiencia con herramientas de tracking de experimentos: MLflow, W&B.

Responsabilidades

• Diseño y entrenamiento de modelos de regresión para forecast y elasticidad de precio.
• Desarrollo de clasificadores (churn, propensión a compra, detección de anomalías).
• Construcción de sistemas de recomendación para personalización de oferta SKU-cliente.
• Gestión del ciclo de vida de modelos: versionado, retraining y monitoring de drift.
• Integración en pipelines CI/CD: testing, validación y promoción a producción.
• Monitoreo de métricas de negocio y técnicas post-despliegue.
• Traducción de requisitos de negocio en problemas de ML.
• Documentación de metodología y decisiones para audiencias técnicas y no técnicas.
• Participación en code reviews y definición de estándares del equipo.

Conocimientos

Python

SQL

Modelos de ML

Sistemas de recomendación

CI/CD

Docker

Experiment tracking

Herramientas

MLflow

W&B

BigQuery

Descripción del empleo

Capitole busca un/a Data Scientist / ML Engineer con sólida experiencia en IA tradicional para diseñar, entrenar y desplegar modelos orientados a pricing dinámico, personalización de oferta y forecast de demanda en retail de alto volumen.

Se trabajará en el ciclo completo de un modelo: análisis, ingeniería de features y despliegue en producción mediante pipelines de CI/CD, asegurando que los outputs lleguen a los sistemas de negocio en tiempo y forma.