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¿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 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. 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., • 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.

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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. 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., • 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.

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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. 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