Descripción de la oferta
Machine Learning Engineer Capitole Girona, gironés (comarca); provincia de gerona; cataluña, Spain
Descripción del trabajo
Buscamos un/a Data Scientist / ML Engineer con sólida experiencia en IA tradicional para incorporarse a un equipo de datos en expansión. La persona seleccionada será responsable de diseñar, entrenar y poner en producción modelos predictivos orientados a pricing dinámico, personalización de oferta y forecast de demanda en entornos retail de alto volumen.
El rol requiere dominio del ciclo completo de un modelo: desde el análisis exploratorio y la ingeniería de features hasta el despliegue en producción mediante pipelines de CI/CD, garantizando que los outputs lleguen a los sistemas de negocio en tiempo y forma.
Responsabilidades principales:
Diseño y entrenamiento de modelos de regresión para forecast de demanda y elasticidad de precio.
Desarrollo de clasificadores (churn, propensión a compra, detección de anomalías en stock).
Construcción de sistemas de recomendación (collaborative filtering, content-based, híbridos) para personalización de oferta SKU-cliente.
Gestión del ciclo de vida de modelos: versionado, retraining periódico y monitorización de drift.
Integración en pipelines de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI o similar): testing, validación automática y promoción a producción.
Monitorización de métricas de negocio y métricas técnicas (RMSE, AUC, precision@k) post-despliegue.
Traducción de requisitos de negocio (pricing managers, category managers) en problemas formales de ML.
Documentación clara de metodología, decisiones de modelado y resultados para audiencias técnicas y no técnicas.
Participación en code reviews y en la definición de estándares del equipo de datos.
Requisitos imprescindibles:
5+ años de experiencia en roles de Data Science o ML en entornos productivos.
Dominio de Python científico (pandas, scikit-learn, numpy). SQL avanzado.
Modelos: Regresión (lineal, Ridge, Lasso, XGBoost/LightGBM), clasificadores (RF, GBM, logística), sistemas de recomendación.
CI/CD: Conocimiento general de pipelines de integración continua; experiencia empaquetando modelos con Docker y desplegando vía GitHub Actions, GitLab CI o similar.
Experiencia con herramientas de tracking de experimentos: MLflow, W&B o similar.
Capacidad de comunicar resultados de modelos a stakeholders no técnicos
Valorables:
Experiencia en retail, travel, e-commerce o industrias con pricing dinámico.
Conocimiento de frameworks de orquestación de datos (Airflow, Prefect).
Familiaridad con plataformas cloud: GCP (BigQuery, Vertex AI), AWS (SageMaker) o Azure ML.
Experiencia con feature stores (Feast, Tecton) o arquitecturas de datos en tiempo real (Kafka, Flink).
Conocimientos de A/B testing y experimentación online para validación de modelos en producción.
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