¿POR QUÉ ELEGIR SNGULAR?
La gente viene a SNGULAR atraída por proyectos que usan tecnologías punteras, y se quedan por los grandes profesionales con los que trabajan. Y además porque ofrecemos esto:
Inscríbase (haciendo clic en el botón correspondiente) después de revisar toda la información relacionada con el trabajo a continuación.
Personas primero: somos una empresa colaborativa orientada a las personas, donde TÚ y tu perspectiva siempre serán valoradas. Nuestro valor número uno es “Personas antes que resultados”;
. ¿Suena bonito? Pues enSNGULAR, además, lo llevamos a la práctica.
Crecimiento y formación continua: Tenemos un espíritu de Start-up con la infraestructura de una gran organización (ya somos 1500). Se te ofrecerán oportunidades de crecimiento profesional: aprender nuevas habilidades, obtener nuevas certificaciones, o convertirte en un/a gran Líder... ¡deja tu zona de confort de la manera que TÚ quieras!
Beneficios increíbles (los tienes detallados al final), tenemos incluso un Wellbeing Pack para cuidar nuestro bienestar físico y mental.
Hemos obtenido el reconocimiento de ser una de las 10 mejores empresas para desarrollar una carrera profesional en España, según la prestigiosa lista LinkedIn Top Companies 2026.
Conoce todo lo que hace de Sngular un #BestPlaceToGrow
LA OPORTUNIDAD
Queremos incorporar a nuestro equipo un/a Senior Machine Learning Engineer especializado en Forecasting de Demanda para liderar el desarrollo del sistema predictivo de una nueva plataforma de Reposición Inteligente basada en IA para el sector Retail - Gran Consumo.
El proyecto supone la sustitución de una solución SaaS de gestión de pedidos por una plataforma propia, auditable y extensible, construida sobre Google Cloud Platform (GCP) y tecnologías abiertas.
Trabajarás con un equipo completo de Sngular, participando en un producto estratégico con impacto directo en la eficiencia operativa y la toma de decisiones del negocio.
Modalidad 100% remota siempre que tu ubicación esté en España.
TU MISIÓN
Serás responsable del ciclo de vida completo del módulo de forecasting, desde la definición funcional y el alineamiento de datos hasta la puesta en producción y operación del sistema en un entorno MLOps avanzado.
Tu trabajo combinará modelado avanzado, ingeniería de ML y visión de producto para construir un sistema robusto, escalable y con impacto real.
* Diseñar y desarrollar modelos de forecasting de demanda para reposición inteligente a escala.
* Implementar modelos de series temporales, machine learning y deep learning según el contexto del problema.
* Trabajar con datos jerárquicos complejos (SKU–tienda–región u otros niveles de agregación).
* Diseñar estrategias avanzadas de feature engineering: calendario, promociones, precios, elasticidad, stock-outs, canibalización y estacionalidad.
* Definir la arquitectura de ML y datos en Google Cloud Platform.
* Configurar y operar el ecosistema de Vertex AI para entrenamiento, despliegue y monitorización.
* Orquestar pipelines automatizados de entrenamiento y scoring mediante Cloud Composer.
* Implementar validación robusta mediante backtesting rolling y métricas de evaluación (MAPE, WMAPE u otras).
* Optimizar modelos para procesamientos masivos de datos.
* Definir e implementar una estrategia MLOps: versionado, monitorización, detección de drift y recalibración.
* Integrar lógica de negocio y restricciones operativas en el sistema predictivo.
* Garantizar estabilidad y rendimiento en producción mediante monitorización y alertas inteligentes.
* Colaborar con negocio y producto para traducir necesidades operativas en soluciones predictivas accionables.
QUÉ SERÍA NECESARIO?
* Experiencia sólida en Data Science / Machine Learning aplicada a entornos productivos (preferencia por formaciones en Matemáticas, Estadística y relacionadas)
* Experiencia demostrable en forecasting de demanda con modelos estadísticos, ML y deep learning.
* Experiencia diseñando y desplegando soluciones ML en Google Cloud Platform.
* Conocimiento práctico de Vertex AI.
* Dominio de Python aplicado a modelado, automatización y MLOps.
* Experiencia con modelos de series temporales y forecasting (Modelos de series temporales (ARIMA, SARIMA u otros) / Machine Learning (XGBoost, LightGBM) / Deep Learning (LSTM, Transformers))
* Experiencia trabajando con datos jerárquicos (ej. SKU-tienda-región) y diferentes niveles de granularidad.
* Experiencia en escalabilidad y puesta en producción de modelos: Validación robusta (rolling backtesting), Métricas de evaluación (MAPE, WMAPE u otras), Despliegue y monitorización de modelos
* Conocimientos de MLOps: versionado, monitorización, detección de drift y retraining.
* Capacidad para trabajar de forma autónoma y liderar técnicamente un módulo crítico.
Valorable
* Experiencia en proyectos de Retail, Supply Chain o Reposición.
* Conocimientos de optimización de inventario mediante modelización matemática (LP, MILP).
* Experiencia sustituyendo soluciones SaaS por plataformas propias.
* Experiencia en arquitecturas cloud empresariales y sistemas auditables.
BENEFICIOS
Acceso a formación continua: presupuesto individual para formación, obtención de certificaciones, acceso ilimitado a Udemy, clases de idiomas, dinámicas de formación interna.
Flexibilidad horaria, teletrabajo, posibilidad de trabajar desde nuestros Hubs.
22 días de vacaciones + día de cumpleaños + 2 días de asistencia a eventos técnicos + 24 y 31 de diciembre no laborables.
Wellbeing pack: Ayuda para la mejora del bienestar.
Retribución flexible.
Dinámicas y Eventos de Teambuilding
Pack de Bienvenida
Posibilidad de elegir equipo (Windows / Mac)
Otras Iniciativas que te permiten conseguir bonus adicionales: recomendar profesionales, speaker en eventos, artículos técnicos,...
And last, but not least: ¡porque somos muy Sngulares! Tenemos Encuentro Virtual todos los viernes, fiestas, espacios donde podrás expresarte, proponer cambios y ser partícipe de ellos.
Nuestro compromiso Sngular: Como equipo comprometido con la equidad de nuestro Plan de Igualdad, en SNGULAR impulsamos una cultura plural donde el talento no tiene etiquetas y cada persona cuenta con las mismas oportunidades. xhfqzwm Trabajamos desde el respeto, la humildad y el compañerismo, convencidos/as de que la diversidad nos fortalece.