Ubicación:

Las Rozas, Madrid (Calle Jacinto Benavente)

Modalidad:

Híbrida, con asistencia a oficina 1 día a la semana.

Descripción del puesto Desde Tecdata Engineering buscamos un/a

Machine Learning Engineer especializado/a en Google Cloud Platform (GCP), Python y MLOps

para incorporarse a un proyecto de Grupo DIA.

Buscamos un perfil técnico con experiencia en el desarrollo de modelos predictivos, procesamiento de grandes volúmenes de datos e industrialización de soluciones de Machine Learning en entornos productivos. La persona seleccionada participará en el diseño, desarrollo y optimización de pipelines de datos y modelos, garantizando su escalabilidad, eficiencia y mantenibilidad.

Funciones principales

Diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de Machine Learning sobre Google Cloud Platform.

Trabajar con Vertex AI para la creación de pipelines, gestión del ciclo de vida de los modelos, Model Registry, Workbench y despliegues en producción.

Desarrollar código avanzado en Python siguiendo buenas prácticas de ingeniería de software, modularidad, desacoplamiento y testing.

Diseñar y entrenar modelos predictivos con algoritmos como LightGBM, XGBoost, CatBoost u otros similares.

Procesar y analizar grandes volúmenes de datos, trabajando con datasets de millones de registros.

Construir y mantener pipelines automatizados de entrenamiento e inferencia, optimizando los procesos ETL/ELT.

Industrializar modelos mediante prácticas MLOps, incluyendo versionado, reproducibilidad, automatización y monitorización.

Implementar procesos CI/CD y gestionar entornos de ejecución mediante Docker y herramientas como GitHub Actions o GitLab CI.

Optimizar el rendimiento de consultas y procesos de datos utilizando BigQuery.





Colaborar con equipos técnicos aplicando metodologías de desarrollo, revisiones de código y control de versiones.

Requisitos imprescindibles

Experiencia sólida y demostrable con Google Cloud Platform (GCP), especialmente Vertex AI y BigQuery.

Nivel avanzado de Python, con experiencia en desarrollo de código modular, testeable y preparado para ejecuciones concurrentes.

Experiencia desarrollando modelos de Machine Learning con algoritmos como LightGBM, XGBoost, CatBoost o similares.

Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y optimizando tiempos de entrenamiento e inferencia.

Experiencia en MLOps, llevando modelos desde entornos experimentales hasta producción.

Conocimientos prácticos de Docker, CI/CD y automatización de despliegues.

Experiencia construyendo pipelines de datos eficientes para procesos de entrenamiento e inferencia.

Buenas prácticas de ingeniería de software: Git, testing automatizado, code reviews y gestión de dependencias.

Requisitos valorables

Experiencia en forecasting y series temporales, especialmente en previsión de demanda con un elevado número de productos o entidades.

Conocimientos sobre estacionalidad, promociones, eventos y estrategias de cold-start para nuevos productos.

Experiencia con arquitecturas modernas de Deep Learning para series temporales: Temporal Fusion Transformer (TFT), TiDE, PatchTST, TimesFM, Chronos o Transformers.

Conocimientos de IA Generativa, LLMOps, RAG, agentes, evaluación de modelos y observabilidad.

Experiencia optimizando hiperparámetros con Optuna, Ray Tune o herramientas similares.

Conocimientos de paralelización del entrenamiento, optimización de inferencia y reducción de costes computacionales.

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📌 Machine Learning Engineer / MLOps Engineer – GCP y Python (Las Rozas de Madrid)
🏢 Grupo TECDATA Engineering
📍 Las Rozas de Madrid