Machine Learning Engineer

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.

La información a continuación detalla los requisitos del puesto, la experiencia esperada del candidato y las cualificaciones correspondientes.

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:

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• Diseño y entrenamiento de modelos de regresión para forecast de demanda y elasticidad de precio.
  
• 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, ) 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.
  
• 5+ años de experiencia en roles de Data Science o ML en entornos productivos.
  
• Dominio de Python científico (pandas, scikit-learn, numpy). SQL avanzado.
  
• 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:

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• 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). xqbhyrx
  
• Conocimientos de A/B testing y experimentación online para validación de modelos en producción.
  

Machine Learning Engineer • Gijón, asturias, Spain

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