Data Scientist Advanced Analytics

Projects 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. Functions - 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. Requirements - 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. Benefits - Modalidad: Híbrida (lunes a jueves presencial y viernes remoto, con flexibilidad ante eventos).