Buscamos un/a Senior Data Scientist con sólida experiencia en Machine Learning clásico y modelado predictivo, capaz de liderar el desarrollo, validación y revisión de modelos avanzados.
El rol combina ejecución técnica hands-on con capacidad de diseño de soluciones, revisión de modelos existentes y acompañamiento a perfiles más junior. Liderar proyectos de modelado de series temporales (forecasting, detección de anomalías, modelado multivariante).
Evaluación rigurosa de modelos (validación cruzada avanzada, análisis de sesgos, robustez).
Definición de buenas prácticas de modelado y estándares técnicos.
Mentoría técnica a perfiles junior.
4-6+ años de experiencia como Data Scientist.
Experiencia sólida en Machine Learning clásico: Regresión avanzada y regularización (L1/L2), Árboles de decisión, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost), Modelos de clasificación y regresión a escala...
Experiencia avanzada en series temporales: ARIMA/SARIMA, Prophet, Modelos multivariantes...
Dominio avanzado de Python.
Experiencia con librerías: Scikit-learn, Pandas, NumPy, Statsmodels, XGBoost / LightGBM...
Experiencia en evaluación de modelos y selección de features.
Conocimiento de pipelines reproducibles y buenas prácticas de desarrollo.
Nivel de inglés mínimo B2 (participación en reuniones técnicas).
Experiencia en entornos productivos y despliegue de modelos.
Experiencia en entornos cloud.
SQL avanzado.
Experiencia liderando proyectos o equipos.
Participación en proyectos de analítica avanzada.
Modelo híbrido en Alcobendas (3-4 días presencial).
Tendrás contratación indefinida desde el primer momento.
Agap2 es una empresa que ofrece igualdad de oportunidades, por ello nos comprometemos a tratar todas las candidaturas por igual en función de sus capacidades, logros y experiencia. Animamos a cualquier persona a presentar su candidatura que será tratada con igualdad de oportunidades independientemente de su raza, nacionalidad, sexo, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad de género o cualquier otra característica.