¿POR QUÉ ELEGIR SNGULAR?

La gente viene a SNGULAR atraída por proyectos que usan tecnologías punteras, y se quedan porque colaboran con grandes profesionales. Y además porque ofrecemos esto:

🙋 Personas primero : somos una empresa colaborativa orientada a las personas, donde TÚ y tu perspectiva siempre serán valoradas. Nuestro valor número uno es “Personas antes que resultados” .

📈 Crecimiento y formación continua : espíritu de start-up con la infraestructura de una gran organización (ya somos más de 1300). Formación, certificaciones y evolución profesional hacia donde tú quieras.

🏋️ Beneficios increíbles , incluyendo un Wellbeing Pack para cuidar nuestro bienestar físico y mental.

En Sngular adoptamos una cultura plural, donde trabajamos con respeto, donde existe igualdad de oportunidades, nos enorgullecemos de ser proactivos, trabajamos con humildad e intentamos mantener siempre un espíritu de equipo, sin perder nunca el buen humor.

Conoce todo lo que hace de Sngular un #BestPlaceToGrow .

LA OPORTUNIDAD

Queremos incorporar a nuestro equipo un/a Senior Machine Learning Engineer especializado en Forecasting de Demanda para liderar el desarrollo del sistema predictivo de una nueva plataforma de Reposición Inteligente basada en IA para el sector Retail - Gran Consumo.

El proyecto supone la sustitución de una solución SaaS de gestión de pedidos por una plataforma propia, auditable y extensible, construida sobre Google Cloud Platform (GCP) y tecnologías abiertas.

Trabajarás con un equipo completo de Sngular , participando en un producto estratégico con impacto directo en la eficiencia operativa y la toma de decisiones del negocio.

Modalidad 100% remoto , con preferencia geográfica en Madrid y alrededores para facilitar sesiones puntuales de colaboración in situ.

TU MISIÓN

Serás responsable del ciclo de vida completo del módulo de forecasting , desde la definición funcional y el alineamiento de datos hasta la puesta en producción y operación del sistema en un entorno MLOps avanzado.

Tu trabajo combinará modelado avanzado, ingeniería de ML y visión de producto para construir un sistema robusto, escalable y con impacto real.

• Diseñar y desarrollar modelos de forecasting de demanda para reposición inteligente a escala.
• Implementar modelos de series temporales, machine learning y deep learning según el contexto del problema.
• Trabajar con datos jerárquicos complejos (SKU–tienda–región u otros niveles de agregación).
• Diseñar estrategias avanzadas de feature engineering: calendario, promociones, precios, elasticidad, stock-outs, canibalización y estacionalidad.
• Definir la arquitectura de ML y datos en Google Cloud Platform.
• Configurar y operar el ecosistema de Vertex AI para entrenamiento, despliegue y monitorización.
• Orquestar pipelines automatizados de entrenamiento y scoring mediante Cloud Composer.
• Implementar validación robusta mediante backtesting rolling y métricas de evaluación (MAPE, WMAPE u otras).
• Optimizar modelos para procesamientos masivos de datos.
• Definir e implementar una estrategia MLOps: versionado, monitorización, detección de drift y recalibración.
• Integrar lógica de negocio y restricciones operativas en el sistema predictivo.
• Garantizar estabilidad y rendimiento en producción mediante monitorización y alertas inteligentes.
• Colaborar con negocio y producto para traducir necesidades operativas en soluciones predictivas accionables.

QUÉ SERÍA NECESARIO?

• Experiencia sólida en Data Science / Machine Learning aplicada a entornos productivos (preferencia por formaciones en Matemáticas, Estadística y relacionadas)
• Experiencia demostrable en forecasting de demanda con modelos estadísticos, ML y deep learning.
• Experiencia diseñando y desplegando soluciones ML en Google Cloud Platform.
• Conocimiento práctico de Vertex AI .
• Dominio de Python aplicado a modelado, automatización y MLOps.
• Experiencia con modelos de series temporales y forecasting ( Modelos de series temporales (ARIMA, SARIMA u otros) / Machine Learning (XGBoost, LightGBM) / Deep Learning (LSTM, Transformers))
• Experiencia trabajando con datos jerárquicos (ej. SKU-tienda-región) y diferentes niveles de granularidad.
• Experiencia en escalabilidad y puesta en producción de modelos : Validación robusta (rolling backtesting), Métricas de evaluación (MAPE, WMAPE u otras), Despliegue y monitorización de modelos
• Conocimientos de MLOps : versionado, monitorización, detección de drift y retraining.
• Capacidad para trabajar de forma autónoma y liderar técnicamente un módulo crítico.

Valorable

• Experiencia en proyectos de Retail, Supply Chain o Reposición.
• Conocimientos de optimización de inventario mediante modelización matemática (LP, MILP).
• Experiencia sustituyendo soluciones SaaS por plataformas propias.
• Experiencia en arquitecturas cloud empresariales y sistemas auditables.

BENEFICIOS

🎓 Acceso a formación continua: presupuesto individual para formación, obtención de certificaciones, acceso ilimitado a Udemy, clases de idiomas, dinámicas de formación interna.

🏠 Flexibilidad horaria, teletrabajo, posibilidad de trabajar desde nuestros Hubs.

📅 22 días de vacaciones + día de cumpleaños + 2 días de asistencia a eventos técnicos + 24 y 31 de diciembre no laborables.

🌞 Wellbeing pack: Ayuda para la mejora del bienestar.

💵 Retribución flexible.

🎉 Dinámicas y Eventos de Teambuilding

🎁 Pack de Bienvenida

💻 Posibilidad de elegir equipo (Windows / Mac)

🚀 Otras Iniciativas que te permiten conseguir bonus adicionales: recomendar profesionales, speaker en eventos, artículos técnicos,…

And last, but not least: ¡porque somos muy Sngulares!💙 Tenemos Encuentro Virtual todos los viernes, fiestas, espacios donde podrás expresarte, proponer cambios y ser partícipe de ellos.