En Lognext llevamos más de 18 años impulsando soluciones tecnológicas que transforman la operativa de nuestros clientes. Actualmente, colaboramos con una empresa del sector téxtil, líder mundial en innovación y producción, que busca potenciar sus estrategias mediante modelización predictiva avanzada aplicada a la planificación de la producción y la optimización de sus centros logísticos.
¿Qué buscamos?
• Más de 4 años de experiencia como Data Scientist, con formación avanzada en matemáticas, informática, ingeniería o disciplinas afines.
• Experiencia consolidada en el desarrollo de modelos de predicción sobre series temporales, aplicados a contextos de alta variabilidad, similares a entornos de trading intradía.
• Dominio de herramientas de análisis y manipulación de datos como NumPy, SciPy, Pandas, y conocimientos intermedios de SQL.
• Construcción de modelos de machine learning tanto básicos (árboles de decisión, naïve bayes, perceptrón) como complejos, utilizando arquitecturas personalizadas en Keras, TensorFlow o PyTorch.
• Aplicación de técnicas de interpretabilidad (explainability) como Permutation Importance para evaluar la importancia de variables, junto con métodos de reducción de dimensionalidad como PCA, orientadas a obtener modelos robustos, explicables y alineados con los objetivos del negocio.
• Experiencia en técnicas avanzadas como Transfer Learning, aprovechando modelos preentrenados para adaptarlos a nuevas problemáticas del negocio.
• Familiaridad con plataformas de desarrollo ML como AzureML o Databricks, así como con herramientas de control de versiones (GitHub, Azure DevOps).
Principales funciones y responsabilidades
• Diseñar e implementar modelos predictivos para anticipar la producción, optimizar el reparto entre centros y mejorar la eficiencia operativa de la red de producción.
• Aplicar técnicas avanzadas de modelización, interpretación y validación de resultados para garantizar modelos robustos y adaptados a la realidad del negocio.
• Reutilizar y adaptar modelos preentrenados mediante técnicas de transfer learning para acelerar el desarrollo de soluciones personalizadas.
• Colaborar en entornos de desarrollo colaborativos, aplicando buenas prácticas de versionado, pruebas y despliegue de modelos en entornos productivos.
• Participar activamente en la integración de modelos dentro de ecosistemas tecnológicos complejos, con visión de escalabilidad y automatización.
Conocimientos valorables
• Conocimiento y experiencia en MLOps, incluyendo CI/CD, automatización y control de versiones.
• Experiencia trabajando con datos masivos (TBs) y herramientas de análisis distribuido como PySpark o Koalas.
• Familiaridad con metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y herramientas de gestión como JIRA, Confluence o Docusaurus.
• Formación especializada en Big Data, Data Science y/o Machine Learning.
• Experiencia en desarrollo de microservicios con FastAPI, testing con Pytest, y conocimientos en algoritmos de refuerzo (PPO, Q-learning).
• Experiencia en IA generativa aplicada a proyectos productivos (Llama, DaVinci, GPT, etc.).
• Conocimientos previos en servicios cloud, especialmente Microsoft Azure.
¿Qué ofrecemos?
• Salario competitivo y retribución flexible.
• Formación continua, certificaciones y plan de desarrollo profesional.
• Flexibilidad horaria y modalidad remota de trabajo.
• Participación en proyectos estratégicos para una gran compañía del sector textil, donde el análisis predictivo tiene un impacto directo en el negocio.
Únete a un equipo de NEXTERS que va más allá, donde la tecnología, el análisis avanzado y la innovación marcan la diferencia.
#DataScience #SeriesTemporales #TransferLearning #MachineLearning #MLOps #BigData #Optimización #IA #LogísticaPredictiva #DesarrolloProfesional #Dive