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Todos compartían una convicción que hoy sigue siendo su ADN: la estadística basada en información dinámica y el paradigma bayesiano debe tener un papel central en el futuro de la Inteligencia Artificial.\nSu forma de trabajar se inspira en el método científico. El foco está en la modelización, no solo en los algoritmos, y para ellos la interpretabilidad de un resultado importa tanto como su precisión. Construyen modelos dinámicos que evolucionan en el tiempo, se actualizan con cada nuevo dato e incorporan lo que el cliente ya sabe de su negocio.\nSu catálogo de retos da para rato:\n📊 Marketing Mix Modeling: medir cuánto aporta realmente cada euro invertido y cada palanca comercial a las ventas.\n📦 Oferta y demanda: anticipar la demanda para ajustar precios, inventario, capacidad y recursos.\n🌫️ Contaminación atmosférica: predicción horaria con redes neuronales, para que las ciudades activen sus protocolos antes del episodio y no durante.\n🐟 Y lo que venga: desde un modelo dinámico de un ecosistema marino para la Administración hasta patrones de movilidad internacional en la base de datos de una aerolínea.\nTodo esto con llull, una plataforma agéntica en desarrollo que permite a los/as modeladores/as crear, gestionar y poner en producción los modelos creados para los clientes. Así mismo, permite interpelar en lenguaje natural con los modelos desde el punto de vista técnico (estadístico y matemático) y de negocio, por lo que el cliente puede interaccionar con el modelo de una manera más cercana. Es una plataforma de aprendizaje que construye un corpus de conocimiento del mercado y del propio cliente. \n🫵 ¿Cuál es tu papel en todo esto?\nTe lo contamos con un caso real. Una operadora de telecomunicaciones quería optimizar su inversión publicitaria. El equipo construyó modelos de series temporales con variables de marketing, precio y calendario. La inferencia bayesiana garantizaba algo que un modelo \"de caja\" no asegura: que los resultados tuvieran sentido de negocio, y no solo un buen ajuste.\nEse es el trabajo. No buscan un perfil \"data\" que se limite a informes y visualización, ni a alguien que lance un AutoML y cruce los dedos. Buscan a alguien capaz de escuchar un problema, traducirlo a un modelo estadístico, justificar cada supuesto y defenderlo delante del cliente. Por\n¿Qué buscan?\nBuscan a alguien con una base matemática/estadística sólida y al menos 4 años de experiencia trabajando en ciencia de datos, modelización estadística o similar. No hace falta que hayas trabajado siempre en el mismo sector —de hecho, aquí vas a cambiar bastante de contexto—, pero sí que tengas capacidad para entender problemas nuevos y llevarlos desde los datos hasta una solución.\nEn concreto, necesitarás:\nFormación en Matemáticas, Estadística, Física, Ingeniería o una disciplina cuantitativa similar.\nExperiencia real con modelización bayesiana de series temporales: modelos jerárquicos, espacio de estados, modelos dinámicos, etc.\nSoltura trabajando con Python y R para análisis, visualización y modelización de datos.\nExperiencia con herramientas como PyMC, Stan, NumPyro o equivalentes.\nHaber trabajado de forma autónoma en proyectos con bastante peso de análisis de datos y modelización matemática o estadística.\nExperiencia utilizando LLM y/o agentes como parte habitual de tu trabajo, no solo como algo que hayas probado puntualmente.\nBuen manejo de Git y conocimientos prácticos de SQL y bases de datos.\nCapacidad para explicar problemas y resultados técnicos a personas que no necesariamente vienen del mundo de los datos.\nInglés nivel intermedio.\nY hay algunas cosas que no son imprescindibles, pero que les harán prestar especial atención a tu perfil: experiencia investigadora o doctorado, trabajo con agentes/LLM, arquitecturas de microservicios o sistemas de datos a gran escala, experiencia en consultoría y trato con cliente, o haber ejercido como referente técnico de otros perfiles.\n¿Qué ofrecen?\n🌴 Vacaciones Premium (30 días laborables): sí, has leído bien: 30 días laborables de vacaciones al año (el equivalente a un mes y medio natural). Además, la política interna de la casa permite que se conserven de un año para otro si no los gastas todos, porque aquí el descanso real es sagrado.\n¿Cómo lo harás?\nTrabajarás con bastante autonomía, pero sin tener que resolverlo todo por tu cuenta. El equipo mantiene un seguimiento continuo de los proyectos a través de Notion y Slack, con reuniones diarias breves para poner en común avances y prioridades.\nCuando un problema de modelización requiera profundizar, tendrás sesiones de trabajo con los perfiles más senior del equipo para contrastar enfoques y encontrar la mejor solución. Además, organizan talleres de modelización periódicos para compartir conocimiento entre proyectos y tener una visión más amplia de lo que está haciendo el equipo.\nY hay algo que forma parte del día a día: la IA generativa y los agentes. Utilizarás llull, junto con herramientas de Anthropic y OpenAI, como apoyo habitual en los procesos de análisis, modelización y trabajo con datos.\n¿Dónde?\nLa oficina de Inverence está en Madrid (detrás del museo del Prado para ser exactos), y ese será vuestro punto de encuentro. \nBuscan a alguien que resida en Madrid o alrededores (o que no tenga problemas para establecerse aquí), para compartir presencialmente unos 2–3 días a la semana en la oficina.\nResponsabilidades\nConceptualizar el problema del cliente y lo formularás en un marco matemático y estadístico coherente con los datos y con su conocimiento previo.\nDiseñar, estimar y validar modelos bayesianos de series temporales: priors, cuantificación de la incertidumbre y diagnóstico. \nImplementar en Python, R o TOL y contrastar tus hipótesis contra los datos.\nIntegrar agentes y LLMs en los flujos de análisis, automatización y generación de informes.\nConvertir modelos validados en PoCs y MVPs y presentar hitos y resultados al cliente.\nOrientar técnicamente a perfiles con menos experiencia y participar en decisiones de arquitectura.\nTech stack\nPython\nR\nSQL\nGit\nNumpy","description_format":"text","description_chars":6776,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":4,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-10-13T17:44:15Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":37,"band":"fade","label":"Fading","p_open":0.85,"p_active":0.783,"p_room":0.55,"age_days":29,"expected_fill_days":27,"reasons":["seen:29","win:tail"],"computed_at":"2026-11-12T10:38:37Z"},"pay":{"stated_usd_annual":50353,"is_top_pay":false},"html_url":"https://alion.io/job/inverence-modeling-engineer","json_url":"https://alion.io/job/inverence-modeling-engineer.json","meta":{"generated_at":"2026-11-13T06:02:24Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":12767,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-11-14T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.1,"usd":0.01,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":4429323},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=4429323"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Finverence-modeling-engineer"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"free","price":{"credits":0,"usd":0},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Finverence-modeling-engineer"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.1,"usd":0.01},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Finverence-modeling-engineer"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/inverence-modeling-engineer\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Finverence-modeling-engineer"}],"agent":{"mcp":"https://alion.io/mcp/jobs","mcp_open":"https://alion.io/mcp/open","next":[{"tool":"get_job","arguments":{"id":2462811}},{"tool":"search_jobs","arguments":{"company":"inverence.com","detail":"compact"}},{"tool":"match_people","arguments":{"job_id":2462811},"note":"people open to offers who fit this vacancy"}],"note":"The same data through MCP tools: https://alion.io/mcp/open needs no sign-in (compact searches, postings, people); https://alion.io/mcp with an Alion account has everything. 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