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.
#J-18808-Ljbffr

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