Nuestro cliente:
son una compañía innovadora, con una sólida base tecnológica y en plena evolución hacia el uso intensivo de datos para la toma de decisiones estratégicas. Apuestan por soluciones inteligentes que optimicen la previsión, el aprovisionamiento y la eficiencia operativa, y queremos que tú seas parte de esta transformación.
Un/a Data Scientist senior con capacidad de trabajar con datos en entornos productivos reales, y que combine experiencia en programación con sólidos conocimientos en machine learning y modelización matemática .
Este perfil no es un Data Engineer:
buscamos a alguien que pueda desarrollar modelos que impacten directamente en negocio, especialmente en entornos complejos como Supply Chain, previsión de demanda o aprovisionamiento. Tu trabajo será clave para generar modelos robustos, precisos y alineados con la realidad operativa.
Background técnico (Matemáticas, Estadística, Ingeniería, Física o similar).
Experiencia previa en Supply Chain, previsión de demanda o aprovisionamiento .
Capacidad de trabajar de forma híbrida desde Barcelona (mínimo 2 días a la semana en oficina – zona Glòries).
Más de 5 años de experiencia como Data Scientist en entornos reales de producción.
Sólidos conocimientos en Machine Learning y modelización matemática .
Python como lenguaje principal (imprescindible).
Nivel alto de español y buen nivel de inglés técnico.
Experiencia práctica (aunque no imprescindible) en PySpark o manejo de grandes volúmenes de datos.
Experiencia implementando modelos en producción.
Capacidad para comunicar hallazgos complejos de forma clara a perfiles no técnicos.
Mentalidad orientada a negocio y a impacto real.
Condiciones:
* Budget salarial:
60.000-70.000€ brutos anuales (a negociar en base a experiencia aportada).
* Modelo híbrido y flexible.
* Proyecto técnico sólido, con mucho recorrido y visibilidad directa en decisiones estratégicas.
* Diseñar, entrenar y validar modelos matemáticos avanzados aplicados a previsión de demanda y logística.
* Participar en la creación y mejora de productos basados en datos dentro de entornos productivos.
* Trabajar en colaboración con equipos técnicos y de negocio para traducir necesidades reales en soluciones algorítmicas efectivas.
* Desplegar modelos y realizar seguimiento continuo de su rendimiento.
* Aportar visión crítica y experiencia para consolidar el área de ciencia de datos dentro de la empresa.
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