? Ubicación: Las Rozas, Madrid – Calle Jacinto Benavente

? Modalidad: Híbrida, 1 día presencial por semana

? Proyecto: Machine Learning / MLOps / Data Engineering

Buscamos un/a Machine Learning Engineer / MLOps con experiencia sólida en GCP, Python, industrialización de modelos y grandes volúmenes de datos, capaz de llevar modelos desde la experimentación hasta producción.

? Requisitos imprescindibles

☁️ GCP / Vertex AI

- Experiencia sólida y demostrable con Vertex AI.
- Vertex AI Pipelines, Model Registry y Workbench.
- Despliegue y gestión de modelos en producción.
- Experiencia avanzada con BigQuery: optimización de consultas, procesamiento distribuido y conectores externos.

? Python / Software Engineering

- Nivel avanzado de Python.
- Desarrollo de código modular, desacoplado, mantenible y testeable.
- Programación concurrente.
- Git, testing automatizado, code reviews y gestión de dependencias.

? Machine Learning

- Desarrollo de modelos predictivos sobre millones de registros.
- Experiencia con LightGBM, XGBoost, CatBoost o similares.
- Optimización de entrenamiento e inferencia.

⚙️ MLOps





- Industrialización de modelos desde notebooks/Workbench hasta producción.
- Pipelines automatizados.
- Versionado de modelos.
- Despliegues reproducibles.
- Monitorización de modelos.

? DevOps

- Docker.
- CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI o similares.
- Automatización de despliegues y gestión de entornos ML.

? Data Engineering

- Construcción de pipelines de datos para entrenamiento e inferencia.
- Optimización de procesos ETL/ELT.
- Gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

⭐ Se valorará especialmente

- Experiencia en Forecasting / Series Temporales.
- Previsión de demanda con alta cardinalidad.
- Estacionalidades, promociones y eventos.
- Estrategias cold-start.
- Deep Learning aplicado a forecasting: TFT, TiDE, PatchTST, TimesFM, Chronos, Transformers.
- GenAI / LLMOps: RAG, agentes, evaluación de modelos, prompt engineering y observabilidad.
- Optimización de hiperparámetros con Optuna, Ray Tune o similares.
- Paralelización de entrenamiento y optimización de inferencia.
- Optimización de costes computacionales.

📌 Machine Learning Engineer / MLOps – GCP (Madrid)
🏢 TECDATA ENGINEERING
📍 Madrid