Data Scientist – Analítica Avanzada

Nos encontramos en búsqueda de un/a Data Scientist para integrarse a un importante proyecto tecnológico del sector Retail, participando en el desarrollo e implementación de modelos predictivos orientados a optimizar decisiones comerciales, pronósticos de demanda, inventarios y estrategias de precios. Buscamos profesionales con experiencia real en modelos estadísticos y Machine Learning, pensamiento analítico y capacidad para transformar información en soluciones de impacto para el negocio. • Diseñar, desarrollar y validar modelos predictivos de pronóstico de demanda (Forecasting). • Analizar series de tiempo e implementar modelos capaces de trabajar con demanda intermitente. • Desarrollar pronósticos probabilísticos para apoyar decisiones de reposición de inventario. • Identificar y corregir distorsiones generadas por quiebres de stock y disponibilidad de productos. • Optimizar estrategias de reposición y distribución de inventario mediante modelos analíticos. • Participar en iniciativas de optimización de precios y análisis de elasticidad. • Diseñar procesos de Backtesting y validar modelos sobre datos históricos no utilizados en el entrenamiento. • Evaluar resultados mediante métricas estadísticas y comparaciones con modelos de referencia (baselines). • Integrar resultados de modelos predictivos con plataformas de datos y sistemas operacionales. • Colaborar con equipos de Data Engineering y áreas comerciales y logísticas. • Documentar modelos, resultados, supuestos y métricas de desempeño. • Experiencia en Forecasting de series de tiempo aplicado en entornos productivos. • Conocimientos de demanda intermitente y métodos como Croston, TSB o agregación temporal. • Experiencia desarrollando pronósticos probabilísticos, incluyendo cuantiles e intervalos de predicción. • Dominio de técnicas de Backtesting, validación temporal y prevención de fuga de información. • Experiencia en selección de métricas de evaluación y comparación con modelos baseline. • Conocimientos sólidos de Python para análisis, modelado y desarrollo de soluciones reproducibles. • Manejo de SQL para extracción, transformación y análisis de grandes volúmenes de datos. • Capacidad de interpretación y comunicación de resultados a equipos técnicos y de negocio. • Pensamiento analítico, autonomía y orientación a resultados medibles. • Experiencia en modelos de Machine Learning aplicados a retail. • Inferencia causal y diseño de experimentos A/B. • Forecasting jerárquico y reconciliación de pronósticos. • Optimización matemática y programación lineal. • Conocimientos de Google BigQuery y BigQuery ML. • Experiencia con orquestadores como Dagster o similares. • Modelos fundacionales de series de tiempo, como TimesFM. • Experiencia en demanda, inventarios, pricing o logística. Modalidad: Híbrida (lunes a jueves presencial y viernes remoto, con flexibilidad ante eventos).