¿POR QUÉ ELEGIR SNGULAR?La gente viene a SNGULAR atraída por proyectos que usan tecnologías punteras, y se quedan porque colaboran con grandes profesionales. Y además porque ofrecemos esto:🙋 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”.📈 Crecimiento y formación continua: espíritu de start-up con la infraestructura de una gran organización (ya somos más de 1300). Formación, certificaciones y evolución profesional hacia donde tú quieras.🏋️ Beneficios increíbles, incluyendo un Wellbeing Pack para cuidar nuestro bienestar físico y mental.En Sngular adoptamos una cultura plural, donde trabajamos con respeto, donde existe igualdad de oportunidades, nos enorgullecemos de ser proactivos, trabajamos con humildad e intentamos mantener siempre un espíritu de equipo, sin perder nunca el buen humor.Conoce todo lo que hace de Sngular un #BestPlaceToGrow.LA OPORTUNIDADQueremos 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 MISIÓNSerás 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.