¿POR QUÉ ELEGIR SNGULAR?
Lea el resumen de esta oportunidad para comprender qué habilidades, incluidas las habilidades interpersonales relevantes y el dominio de paquetes de software, se requieren.
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 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.
TÚ 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 otros 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). xhfqzwm
Otras iniciativas que te permiten conseguir bonus adicionales: recomendar profesionales, speaker en eventos, artículos técnicos.
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