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