Ubicación: Las Rozas, Madrid – Calle Jacinto BenaventeModalidad: Híbrida, 1 día presencial por semanaBuscamos 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 imprescindiblesGCP / Vertex AIExperiencia 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 EngineeringNivel avanzado de Python.Desarrollo de código modular, desacoplado, mantenible y testeable.Programación concurrente.Git, testing automatizado, code reviews y gestión de dependencias.Machine LearningDesarrollo de modelos predictivos sobre millones de registros.Experiencia con LightGBM, XGBoost,



CatBoost o similares.Optimización de entrenamiento e inferencia.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.Optimización de costes computacionales.

📌 Machine Learning Engineer (Madrid)
🏢 Grupo TECDATA Engineering
📍 Madrid