Desde Tecdata buscamos incorporar profesionales especializados en Data Science, Machine Learning y MLOps para participar en proyectos de alto impacto, trabajando con grandes volúmenes de datos y soluciones desplegadas en producción.

Actualmente buscamos 3 perfiles :

1. Responsable Data Science

Liderar técnicamente la ejecución de proyectos de Data Science, garantizando la calidad de las soluciones, el cumplimiento de plazos y una comunicación fluida con las áreas de Negocio e IT.

? Responsabilidades

- Ser interlocutor principal con Negocio y stakeholders .
- Liderar reuniones de seguimiento y gestionar expectativas y alcance.
- Coordinar con las áreas de IT, Producción, Seguridad y Producto .
- Planificar proyectos, cronogramas y deadlines.
- Liderar técnicamente al equipo de Data Science.
- Validar algoritmos y supervisar la calidad del tratamiento de datos.
- Garantizar la calidad y estabilidad del código desplegado en producción .
- Asegurar la documentación técnica de los proyectos.
- Coordinar el soporte y mantenimiento de las soluciones en producción.
- Gestionar incidencias y priorización dentro del squad.

? Buscamos
- Experiencia liderando proyectos de Data Science / Machine Learning .
- Experiencia con modelos desplegados en producción .
- Capacidad de liderazgo técnico y coordinación de equipos.
- Experiencia trabajando con áreas de Negocio e IT.
- Capacidad de gestión de proyectos, plazos y prioridades.
- Buen conocimiento de metodologías de desarrollo y buenas prácticas de calidad de código.

2. Data Scientist ? Misión

Diseñar, desarrollar y escalar soluciones analíticas avanzadas y modelos predictivos capaces de trabajar con grandes volúmenes de datos,



principalmente dentro del ecosistema Google Cloud Platform (GCP) .

? Responsabilidades

- Diseñar y entrenar modelos de Machine Learning , especialmente modelos de forecasting.
- Desarrollo de modelos de propensión para analizar el comportamiento de usuarios.
- Implementación de algoritmos de optimización y programación lineal .
- Realizar la ingesta, limpieza y tratamiento de grandes volúmenes de datos.
- Trabajar con datos de gran escala, llegando a miles de millones de registros .
- Diseñar y ejecutar pipelines utilizando Airflow, BigQuery y Vertex AI .
- Desarrollar soluciones en Python y SQL .
- Utilizar Apache Spark para procesamiento distribuido.
- Desarrollar algoritmos orientados a producción , minimizando la diferencia entre desarrollo y producción.
- Atender incidencias de 3º nivel (3N) de los proyectos desplegados en producción.

? Stack tecnológico
- Python
- SQL
- GCP
- BigQuery
- Vertex AI
- Airflow
- Apache Spark
- Machine Learning
- Forecasting
- Modelos de propensión
- Optimización / Programación lineal

? Requisitos
- Experiencia sólida como Data Scientist .
- Experiencia real desarrollando modelos de Machine Learning en producción .
- Experiencia con GCP y sus servicios de datos y ML.
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.
- Dominio de Python y SQL.

3. ML Engineer / MLOps Industrializar,



desplegar y mantener en producción los modelos de Machine Learning desarrollados por el equipo de Data Science, garantizando su escalabilidad, rendimiento, disponibilidad y monitorización.

? Responsabilidades

- Desplegar modelos como procesos batch o servicios en GCP.
- Trabajar con Vertex AI Pipelines y Airflow .
- Optimizar y transformar el código desarrollado por Data Scientists en código productivo y productivo.
- Desarrollar soluciones siguiendo buenas prácticas de ingeniería de software.
- Implementar testing, control de versiones y código modular .
- Optimizar pipelines y procesos de datos.
- Trabajar con técnicas de optimización de almacenamiento y procesamiento: particionamiento, vistas materializadas, deltas, etc.
- Construir y mantener workflows complejos utilizando Airflow y Control-M .
- Implementar sistemas de monitorización y alertas.
- Detectar data drift y degradación del rendimiento de los modelos.
- Optimizar el consumo de recursos en cloud.
- Atender incidencias de 2º nivel (2N) de los proyectos desplegados en producción.

? Stack tecnológico
- Python
- GCP
- Vertex AI / Vertex AI Pipelines
- Airflow
- Control-M
- MLOps
- CI/CD
- Testing
- Git / control de versiones
- Monitorización de modelos
- Data Drift

? Requisitos
- Experiencia como ML Engineer / MLOps Engineer .
- Experiencia desplegando y operando modelos de Machine Learning en producción.
- Experiencia sólida con GCP .
- Experiencia con pipelines y orquestación.
- Buen nivel de Python y buenas prácticas de ingeniería de software.
- Experiencia en monitorización, rendimiento y escalabilidad de modelos.

📌 Data Science & Machine Learning (España)
🏢 Grupo TECDATA Engineering
📍 España