Senior Machine Learning Engineer | GCP | MLOps (1 día presencial) (Madrid)

Senior Machine Learning Engineer | GCP | MLOps (1 día presencial) (Madrid)

08 ago
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TECDATA ENGINEERING
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Madrid

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TECDATA ENGINEERING

Madrid

Buscamos un/a Senior Machine Learning Engineer | GCP | MLOps | Madrid (Híbrido)! ¿Te apasiona desarrollar soluciones de Machine Learning escalables y llevar modelos a producción en entornos cloud? Si cuentas con experiencia en Google Cloud Platform y MLOps, esta ocasión es para ti.

Ubicación: Las Rozas (Madrid) – Calle Jacinto Benavente Modalidad: Híbrida (1 día presencial por semana) ¿Qué buscamos? Buscamos un perfil con sólida experiencia en el desarrollo, despliegue e industrialización de modelos de Machine Learning trabajando con grandes volúmenes de datos.

Requisitos imprescindibles Google Cloud Platform (GCP) Vertex AI (Pipelines, Model Registry, Workbench y despliegue de modelos).

Big Query (optimización de consultas, procesamiento distribuido y conectores externos).

Python & Software Engineering Desarrollo de código modular, desacoplado y testeable.

Programación concurrente.

Buenas prácticas de ingeniería: Git, testing automatizado, code reviews y gestión de dependencias.

Machine Learning Desarrollo de modelos predictivos sobre millones de registros.

Experiencia con LightGBM, XGBoost, Cat Boost o algoritmos similares.





MLOps Industrialización de modelos mediante pipelines automatizados.

Versionado, despliegues reproducibles y monitorización.

Dev Ops Docker.
CI/CD (Git Hub Actions, Git Lab CI o similares).

Automatización de despliegues y gestión de entornos.

Data Engineering Diseño de pipelines ETL/ELT.

Procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos para entrenamiento e inferencia.

Se valorará Forecasting y series temporales.
Temporal Fusion Transformer (TFT), TiDE, PatchTST, TimesFM, Chronos y modelos basados en Transformers.
IA Generativa (LLMs, RAG, agentes, LLMOps, Prompt Engineering y observabilidad).
Optimización de modelos con Optuna, Ray Tune o herramientas similares.
Paralelización de entrenamientos y optimización de costes computacionales.
¿Qué ofrecemos? Proyecto de alto impacto tecnológico.
Trabajo con tecnologías punteras en IA y Machine Learning.
Entorno colaborativo e innovador.

Modalidad híbrida con gran flexibilidad.

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