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Senior machine learning engineer (demand forecasting)

Santiago de Compostela (15701)
Sngular
Publicada el 10 abril
Descripción

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:
Asegúrese de enviar su solicitud rápidamente para maximizar sus posibilidades de ser considerado para una entrevista. Lea la descripción completa del puesto 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".
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.
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 .
Queremos incorporar a nuestro equipo de IA un/a
Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer
para liderar el desarrollo del módulo de
pronósticos de una nueva aplicación a medida de Reposición Inteligente, basada en IA, para un cliente del sector
Retail .
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% remoto, con
preferencia geográfica en Madrid y alrededores
para facilitar sesiones puntuales de colaboración.
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
visión de producto, excelencia técnica y orientación a impacto real en negocio .
Responsibilities
Liderar el diseño y desarrollo del
motor de pronósticos
para reposición inteligente, asegurando altos niveles de precisión.
Definir requisitos funcionales y técnicos junto a negocio y producto, alineando fuentes de datos y criterios de calidad.
Diseñar la
arquitectura de datos y ML en GCP, garantizando escalabilidad, rendimiento y mantenibilidad.
Configurar y operar el ecosistema de
Vertex AI
para entrenamiento, despliegue y monitorización de modelos.
Desarrollar modelos predictivos que combinen
algoritmos estadísticos y deep learning, con selección dinámica según contexto.
Orquestar
pipelines automatizados
de entrenamiento y scoring mediante
Cloud Composer .
Definir e implementar una
estrategia MLOps : versionado de modelos, detección de drift, alertas y recalibración continua.
Integrar lógica promocional y variables de negocio en los modelos predictivos.
Validar resultados mediante backtesting histórico y métricas avanzadas de precisión.
Optimizar el rendimiento para
procesamientos masivos de datos .
Garantizar la estabilidad del sistema en producción mediante monitorización y alertas inteligentes.
Experiencia sólida en
Data Science / Machine Learning
aplicada a entornos productivos.
Experiencia diseñando y desplegando modelos en
Google Cloud Platform (GCP) .
Conocimiento práctico de
Vertex AI .
Experiencia en
diseño y orquestación de pipelines de datos y ML
(Cloud Composer o equivalentes).
Dominio de
Python
aplicado a modelado, automatización y MLOps.
Experiencia con modelos de
series temporales y forecasting .
Conocimientos de
MLOps : versionado, monitorización, detección de drift y retraining.
Capacidad para trabajar de forma autónoma y liderar técnicamente un módulo crítico.
Buenas habilidades de comunicación y colaboración con perfiles técnicos y de negocio.
Valorable
Experiencia en proyectos de
Retail, Supply Chain o Reposición/Forecasting .
Experiencia sustituyendo soluciones SaaS por plataformas propias.
Experiencia en arquitecturas cloud empresariales y sistemas auditables.
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.
Dinámicas y Eventos de Teambuilding
Pack de Bienvenida
Posibilidad de elegir equipo
(Windows / Mac)
Otras Iniciativas
que te permiten obtener bonus adicionales: recomendar profesionales, speaker en eventos, artículos técnicos,...
And last, but not least: ¡porque somos muy Sngulares! xqysrnh Tenemos Encuentro Virtual todos los viernes, fiestas, espacios donde podrás expresarte, proponer cambios y ser partícipe de ellos.

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