Machine Learning Engineer (España)

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05 nov
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Axpe Consulting
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España

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España

? Buscamos Machine Learning Engineer con foco en Forecasting, Optimización y MLOps para un proyecto estratégico en banca ¿Te motiva llevar modelos de Machine Learning a producción y que tengan impacto real en decisiones operativas? ¿Has trabajado con series temporales, previsión de demanda y Databricks? En Axpe Consulting buscamos un/a Machine Learning Engineer para incorporarse al área de Datos e Inteligencia Artificial de una entidad financiera de referencia. Participarás en la industrialización de un caso de uso de gestión y optimización de efectivo, transformando modelos ya desarrollados en soluciones robustas, trazables, escalables y mantenibles. ? ¿Cuál será tu misión? Llevar a producción modelos de previsión de demanda y de optimización, con criterio técnico para entenderlos, validarlos, retarlos y mejorarlos. Entre tus principales responsabilidades estarán: ? Productivizar modelos de Machine Learning existentes, adaptándolos a los estándares técnicos, operativos y de gobierno de la entidad. ? Analizar los modelos de previsión de demanda basados en series temporales y proponer simplificaciones y mejoras orientadas a producción. ? Definir estrategias de reentrenamiento, frecuencia de actualización, persistencia de artefactos y estabilidad de los modelos. ? Implementar pipelines de entrenamiento, inferencia y predicción en Databricks y PySpark. ? Integrar los modelos con MLflow y otras herramientas corporativas de registro, gobierno y despliegue. ? Productivizar modelos de optimización matemática aplicados a decisiones operativas. ? Aplicar buenas prácticas de MLOps: versionado, testing,



CI/CD, monitorización, logging y documentación. ? Resolver incidencias en modelos y pipelines productivos con análisis de causa raíz. ? ¿Qué buscamos? ✔️ Entre 2 y 5 años de experiencia en Machine Learning, MLOps o Data Science Engineering. ✔️ Experiencia real llevando modelos de Machine Learning a producción. ✔️ Experiencia con modelos de forecasting, series temporales y previsión de demanda. ✔️ Conocimientos aplicados de optimización matemática (programación matemática, heurísticas, restricciones de negocio). ✔️ Python avanzado, SQL y Apache Spark / PySpark. ✔️ Experiencia con Databricks (Azure Databricks o equivalente) y MLflow. ✔️ Git y CI/CD (Jenkins, GitHub Actions o similares). ✔️ Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Estadística, Data Science o similar. ✔️ Español fluido e inglés técnico. ? ¿Qué valoraremos especialmente? Experiencia con librerías de forecasting como Nixtla (StatsForecast, MLForecast), LightGBM, Prophet o scikit-learn. Experiencia migrando notebooks y prototipos a soluciones productivas, en Microsoft Azure y en procesos batch de predicción y optimización. Y experiencia en sectores como banca, finanzas, retail u operaciones. ? ¿Qué encontrarás? ✨ Proyecto estratégico en una entidad financiera de primer nivel. ✨ Modelos con impacto directo en procesos operativos. ✨ Stack contemporáneo: Databricks, PySpark, MLflow y Azure. ✨ 100% remoto. Si te motiva convertir modelos en soluciones reales en producción, queremos conocerte ?

📌 Machine Learning Engineer (España)
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