? Especialización: MLOps / Industrialización de modelos
? Misión
Buscamos un/a ML Engineer para industrializar, desplegar y mantener en producción los modelos de Machine Learning desarrollados por los equipos de Data Science.
La persona se encargará de convertir los desarrollos analíticos en soluciones productivas, escalables, eficientes y monitorizadas, aplicando buenas prácticas de MLOps y Software Engineering.
? Responsabilidades
• Industrializar modelos de Machine Learning para su despliegue en producción.
• Desplegar modelos como procesos batch o servicios sobre GCP.
• Trabajar con Vertex AI Pipelines y Airflow.
• Diseñar soluciones con alta disponibilidad y escalabilidad.
• Transformar código desarrollado por Data Scientists en código productivo, productivo y mantenible.
• Aplicar buenas prácticas de ingeniería de software:
• Testing.
• Control de versiones.
• Modularidad.
• Calidad de código.
• Optimizar pipelines de Machine Learning.
• Optimizar procesos de almacenamiento y consulta de datos.
• Trabajar con técnicas como:
• Particionamiento.
• Vistas materializadas.
• Deltas.
• Optimización de almacenamiento.
• Construir y mantener workflows complejos y automatizados.
• Utilizar Airflow y Control-M para la planificación y ejecución de procesos.
• Implementar mecanismos de monitorización y alertas.
• Detectar data drift y degradación del rendimiento de los modelos.
• Optimizar el consumo de recursos en cloud.
• Mantener y dar soporte a modelos desplegados en producción.
• Atender directamente las incidencias 2N de los proyectos asignados.
?️ Requisitos imprescindibles
• Experiencia sólida como ML Engineer / MLOps Engineer.
• Experiencia industrializando y desplegando modelos de Machine Learning.
• Experiencia avanzada en GCP.
• Vertex AI / Vertex AI Pipelines.
• Airflow.
• Experiencia desarrollando Python productivo.
• Buenas pr
📌 Machine learning Engineer (Madrid)
🏢 Grupo TECDATA Engineering
📍 Madrid
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