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 / MLOps (Madrid)
🏢 Grupo TECDATA Engineering
📍 Madrid