Machine Learning Engineer (Genai/Llm/Rag) (Pals)

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04 sep
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Bluetab
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Pals

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Pals

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. 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. Optimización de costes computacionales. #J-18808-Ljbffr

📌 Machine Learning Engineer (Genai/Llm/Rag) (Pals)
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