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 Big Query : 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 Light GBM, XGBoost, Cat Boost 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. Dev Ops Docker. CI/CD: Git Hub Actions, Git Lab 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, Ti DE, Patch TST, Times FM, Chronos, Transformers. Gen AI / 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