Descripción del trabajo

Si sus habilidades, experiencia y cualificaciones coinciden con las de esta descripción del puesto, no demore su solicitud.

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.

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. xugodme
Optimización de costes computacionales.

📌 Machine Learning Engineer / Mlops Gcp Bilbao Pals
🏢 Grupo TECDATA Engineering
📍 Pals