Machine Learning Engineer / MLOps – GCP - Grupo TECDATA Engineering Descripción del trabajo Ubicación: Las Rozas, Madrid – Calle Jacinto Benavente Modalidad: Híbrida, 1 día presencial por semana 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 LightGBM, 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, 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 - Grupo Tecdata Engineering (España)
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