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