Senior Machine Learning Engineer (Demand Forecasting)
hace 11 horas
Coslada
¿POR QUÉ ELEGIR SNGULAR? Habilidades, experiencia, cualificaciones... Si tiene el perfil adecuado para esta oportunidad, asegúrese de inscribirse hoy mismo. 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% remoto, con preferencia geográfica en Madrid y alrededores para facilitar sesiones puntuales de colaboración in situ. 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! xiphteb Tenemos Encuentro Virtual todos los viernes, fiestas, espacios donde podrás expresarte, proponer cambios y ser partícipe de ellos.