Buscamos un perfil muy técnico, con experiencia en industrialización de modelos, MLOps, Python y grandes volúmenes de datos, capaz de llevar modelos desde la experimentación hasta producción.
Requisitos técnicos
GCP
• Experiencia sólida con Vertex AI: Pipelines, Model Registry, Workbench y despliegue de modelos.
• BigQuery: optimización de consultas a gran escala, procesamiento distribuido y conectores externos.

Python / Software Engineering
• Nivel avanzado de Python.
• Desarrollo de código modular, desacoplado, testeable y preparado para ejecuciones concurrentes.
• Buenas prácticas: Git, testing automatizado, code reviews y gestión de dependencias.

Machine Learning
• Experiencia con LightGBM, XGBoost, CatBoost o similares.
• Trabajo con datasets de millones de registros.
• Optimización de tiempos de entrenamiento e inferencia.

MLOps / Industrialización
• Paso de modelos desde Notebooks/Workbench a producción.
• Pipelines automatizados.
• Versionado de modelos.




• Despliegues reproducibles.
• Monitorización de modelos.

DevOps para ML
• Docker.
• CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI o similares.
• Automatización de despliegues y gestión de entornos ML.

Data Engineering
• Construcción de pipelines eficientes para entrenamiento e inferencia.
• Optimización de procesos ETL/ELT.
• Gestión de grandes volúmenes de datos.

Se valorará
• Forecasting / Series Temporales: previsión de demanda, estacionalidades, promociones, eventos y estrategias de cold-start.
• Deep Learning para forecasting: TFT, TiDE, PatchTST, TimesFM, Chronos o Transformers.
• GenAI / LLMOps: RAG, agentes, evaluación de modelos, prompt engineering, observabilidad y ciclo de vida de aplicaciones GenAI.
• Optimización de modelos: Optuna, Ray Tune, paralelización, optimización de inferencia y reducción de costes.

📌 SENIOR MACHINE LEARNING ENGINEER (Madrid)
🏢 Grupo TECDATA Engineering
📍 Madrid