Data Scientist – Analítica Avanzada

Requisitos
Obligatorios 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.

Funciones principales
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. Nivel: Semi Senior.

Jornada
Tiempo completo.