Forecasting ML Engineer

Desde Agap2 estamos buscando incorporar un perfil de Data Scientist / Forecasting ML Engineer con experiencia en Python, Machine Learning y modelos de series temporales, para participar en un proyecto internacional orientado a la evolución e industrialización de soluciones de forecasting.

¿Buscas dar tu próximo paso profesional en un proyecto tecnológico dentro del ámbito Data & Machine Learning? ¡Queremos conocerte!

Responsabilidades:

• Analizar y comprender los modelos de forecasting y scripts de Python actualmente desarrollados en Dataiku.

• Participar en la migración, adaptación e industrialización de modelos de Machine Learning existentes hacia un nuevo entorno tecnológico.

• Modificar, refactorizar y optimizar código Python para facilitar su integración en la nueva plataforma.

• Trabajar con modelos de series temporales (Time Series Forecasting) , comprendiendo su funcionamiento y adaptándolos a los nuevos requisitos técnicos.

• Validar que los modelos migrados mantienen su comportamiento, precisión y resultados respecto a los modelos originales.

• Participar en tareas de Feature Engineering y entrenamiento de modelos cuando sea necesario para su adaptación.

• Trabajar con Snowflake dentro del ecosistema de datos del proyecto.

• Colaborar en la industrialización y automatización de los procesos asociados al ciclo de vida de los modelos de Machine Learning.

• Aplicar conocimientos de MLOps para facilitar la gestión, ejecución y despliegue de los modelos predictivos.

• Colaborar con equipos técnicos internacionales para garantizar la correcta evolución y puesta en funcionamiento de la nueva plataforma de forecasting.

Requisitos:

• Aproximadamente 4-5 años de experiencia como Data Scientist, Machine Learning Engineer o en posiciones similares.

• Experiencia sólida en Python , incluyendo desarrollo, análisis, modificación y refactorización de código.

• Experiencia práctica trabajando con Time Series Forecasting y modelos predictivos de series temporales .

• Experiencia en el análisis, comprensión y adaptación de modelos de Machine Learning previamente desarrollados .

• Experiencia en Feature Engineering y entrenamiento de modelos de Machine Learning .

• Experiencia trabajando con Snowflake .

• Conocimientos de MLOps y del ciclo de vida de los modelos de Machine Learning .

• Capacidad para analizar y adaptar scripts y procesos existentes a nuevos entornos tecnológicos.

• Nivel de inglés técnico comunicativo , suficiente para participar en reuniones técnicas y colaborar con equipos internacionales.

Valorable:

• Experiencia previa trabajando con Dataiku .

• Experiencia participando en proyectos de migración o industrialización de modelos de Machine Learning .

• Experiencia adaptando modelos predictivos a nuevas plataformas tecnológicas.

• Experiencia en proyectos internacionales relacionados con forecasting y automatización de procesos de Machine Learning.

Ofrecemos:

• Jornada completa.

Modalidad 100% remota desde España , valorándose positivamente la disponibilidad para acudir a la oficina de Madrid un día a la semana.

• Contratación indefinida desde el primer momento.

• Retribución flexible, ticket restaurant, seguro médico y otros beneficios.

• Flexibilidad horaria.

• Formación continua y acceso a cursos y certificaciones.

• Participación en un proyecto internacional de Machine Learning y Time Series Forecasting , orientado a la migración e industrialización de modelos predictivos.

• Trabajo con tecnologías como Python, Snowflake, Dataiku y MLOps .

• Desarrollo profesional dentro de un entorno tecnológico especializado en Data Science y Machine Learning.

Si te interesa la oportunidad y conocer todos los detalles, no dudes en aplicar al puesto para que podamos contactarte y hablar mejor sobre la posición, darte toda la información y resolver cualquier duda que te pueda surgir.

Agap2 es una empresa que ofrece igualdad de oportunidades, por ello nos comprometemos a tratar todas las candidaturas por igual en función de sus capacidades, logros y experiencia. Animamos a cualquier persona a presentar su candidatura que será tratada con igualdad de oportunidades independientemente de su raza, nacionalidad, sexo, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad de género o cualquier otra característica.