Uno de nuestros clientes busca un Senior Machine Learning Engineer / MLOps – GCP para diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables dentro del ecosistema de Google Cloud Platform. El candidato idóneo no solo debe ser un ejecutor técnico, sino tener una mentalidad orientada a la resolución de problemas, optimización de costes y aplicación rigurosa de buenas prácticas. La incorporación será directa a empresa final.

Requisitos:

Skills Necesarios:
· Google Cloud Platform (GCP): Experiencia sólida y demostrable con Vertex AI (Pipelines, Model Registry, Workbench y despliegue de modelos) y BigQuery (optimización de consultas a gran escala, procesamiento distribuido y conectores externos).
· Ingeniería de Software / Python: Nivel avanzado en Python enfocado al desarrollo de código modular, desacoplado, testeable y preparado para ejecuciones concurrentes. Experiencia aplicando buenas prácticas de ingeniería (Git, testing automatizado, code reviews y gestión de dependencias).
· Machine Learning para grandes volúmenes de datos:



Experiencia desarrollando modelos predictivos con algoritmos como LightGBM, XGBoost, CatBoost o similares, trabajando con datasets de millones de registros y optimizando tiempos de entrenamiento e inferencia.
· Industrialización de modelos (MLOps): Experiencia llevando modelos desde entornos de experimentación (Notebooks/Workbench) hasta producción mediante pipelines automatizados, versionado de modelos, despliegues reproducibles y monitorización.
· DevOps aplicado a Machine Learning: Experiencia con Docker, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI o similares), automatización de despliegues y gestión de entornos para soluciones de Machine Learning.
· Data Engineering para Machine Learning: Experiencia construyendo pipelines de datos eficientes para entrenamiento e inferencia, optimización de procesos ETL/ELT y gestión de grandes volúmenes de datos.
- Deseables:
· Forecasting / Series Temporales: Experiencia en proyectos de previsión de demanda

📌 Senior Machine Learning Engineer (Madrid)
🏢 Tecnylabor
📍 Madrid