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MLOpsIndustrialización de modelos desde notebooks/Workbench hasta producción.Pipelines automatizados.Versionado de modelos.Despliegues reproducibles.Monitorización de modelos. DevOpsDocker.CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI o similares.Automatización de despliegues y gestión de entornos ML. Data EngineeringConstrucción de pipelines de datos para entrenamiento e inferencia.Optimización de procesos ETL/ELT.Gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Se valorará especialmenteExperiencia 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. xhfqzwm Optimización de costes computacionales.

📌 Machine Learning Engineer / Mlops – Gcp (Pontevedra)
🏢 Grupo TECDATA Engineering
📍 Pontevedra