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Experiencia en Forecasting de series de tiempo aplicado en entornos productivos.
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Conocimientos de demanda intermitente y métodos como Croston, TSB o agregación temporal.
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Experiencia desarrollando pronósticos probabilísticos, incluyendo cuantiles e intervalos de predicción.
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Dominio de técnicas de Backtesting, validación temporal y prevención de fuga de información.
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Experiencia en selección de métricas de evaluación y comparación con modelos baseline.
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Conocimientos sólidos de Python para análisis, modelado y desarrollo de soluciones reproducibles.
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Manejo de SQL para extracción, transformación y análisis de grandes volúmenes de datos.
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Capacidad de interpretación y comunicación de resultados a equipos técnicos y de negocio.
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Pensamiento analítico, autonomía y orientación a resultados medibles.
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Diseñar, desarrollar y validar modelos predictivos de pronóstico de demanda (Forecasting).
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Analizar series de tiempo e implementar modelos capaces de trabajar con demanda intermitente.
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Desarrollar pronósticos probabilísticos para apoyar decisiones de reposición de inventario.
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Identificar y corregir distorsiones generadas por quiebres de stock y disponibilidad de productos.
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Optimizar estrategias de reposición y distribución de inventario mediante modelos analíticos.
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Participar en iniciativas de optimización de precios y análisis de elasticidad.
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Diseñar procesos de Backtesting y validar modelos sobre datos históricos no utilizados en el entrenamiento.
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Evaluar resultados mediante métricas estadísticas y comparaciones con modelos de referencia (baselines).
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Integrar resultados de modelos predictivos con plataformas de datos y sistemas operacionales.
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Colaborar con equipos de Data Engineering y áreas comerciales y logísticas.
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Documentar modelos, resultados, supuestos y métricas de desempeño.
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Experiencia en modelos de Machine Learning aplicados a retail.
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Inferencia causal y diseño de experimentos A/B.
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Forecasting jerárquico y reconciliación de pronósticos.
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Optimización matemática y programación lineal.
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Conocimientos de Google BigQuery y BigQuery ML.
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Experiencia con orquestadores como Dagster o similares.
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Modelos fundacionales de series de tiempo, como TimesFM.
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Experiencia en demanda, inventarios, pricing o logística.
Modalidad: Híbrida (lunes a jueves presencial y viernes remoto, con flexibilidad ante eventos).
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