ML Engineer | Forecasting & Mathematical Optimization (Madrid)

ML Engineer | Forecasting & Mathematical Optimization (Madrid)

07 nov
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TECDATA ENGINEERING
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Madrid

07 nov

TECDATA ENGINEERING

Madrid

¡En Tecdata Engineering buscamos un/a ML Engineer | Forecasting & Mathematical Optimization!

En Tecdata Engineering buscamos un/a Machine Learning Engineer para participar en un proyecto estratégico del sector bancario, colaborando en el desarrollo, análisis y mejora de modelos de Machine Learning orientados a la previsión de demanda, análisis de series temporales y optimización matemática.

Buscamos un perfil con una sólida base analítica y experiencia práctica en Machine Learning tradicional, especialmente en entrenamiento, validación y optimización de modelos predictivos. Participarás en un caso de uso de gestión de efectivo para una entidad bancaria de primer nivel como Santander.

La parte de productivización y MLOps también estará presente, aunque el foco principal estará en el conocimiento de modelos predictivos, series temporales y técnicas de optimización.

Responsabilidades principales

- Diseñar, entrenar, validar y optimizar modelos de Machine Learning supervisado.

- Desarrollar y analizar modelos de forecasting para la previsión de demanda mediante técnicas de análisis de series temporales.

- Evaluar el comportamiento de los modelos, analizar métricas de rendimiento y proponer mejoras en su precisión y estabilidad.

- Aplicar técnicas de optimización matemática, programación matemática y heurísticas para resolver problemas de negocio y apoyar la toma de decisiones operativas.

- Combinar modelos predictivos con modelos de optimización para mejorar la planificación y asignación de recursos.

- Analizar y mejorar modelos existentes, evaluando diferentes algoritmos,



variables y estrategias de entrenamiento.

- Participar en la adaptación y productivización de modelos en entornos corporativos.

- Colaborar en la implementación de pipelines de entrenamiento e inferencia utilizando Python, PySpark y Databricks.

- Trabajar con herramientas de seguimiento, versionado y gestión de modelos como MLflow.

- Aplicar buenas prácticas de desarrollo, testing, trazabilidad y monitorización.

- Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering, Plataforma y Negocio.

Requisitos imprescindibles

- Entre 2 y 5 años de experiencia en Machine Learning, Data Science o desarrollo de soluciones analíticas.

- Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Estadística, Data Science o similar.

- Experiencia sólida con Python avanzado aplicado a Machine Learning.

- Conocimientos prácticos de Machine Learning tradicional: entrenamiento, validación, selección y optimización de modelos.

- Experiencia con Series Temporales y Forecasting, especialmente en modelos de previsión de demanda.

- Conocimientos de Optimización Matemática, programación matemática, heurísticas o investigación operativa.





- Experiencia trabajando con modelos predictivos y análisis de métricas de rendimiento.

- Conocimientos de SQL para consulta, transformación y validación de datos.

- Experiencia con PySpark / Apache Spark.

- Conocimientos de Azure Databricks o plataformas analíticas equivalentes.

- Experiencia con Git y metodologías de desarrollo colaborativo.

- Español fluido e inglés técnico.

Conocimientos valorables

- Experiencia en banca, sector financiero, retail o gestión de operaciones.

- Experiencia combinando modelos de forecasting con modelos de optimización.

- Conocimientos de MLOps y productivización de modelos de Machine Learning.

- Experiencia con MLflow para tracking, registro y gestión de modelos.

- Conocimientos de CI/CD (Jenkins, GitHub Actions u otras herramientas).

- Experiencia migrando notebooks y modelos experimentales a entornos productivos.

- Conocimientos de monitorización, testing y gobierno de modelos.

- Experiencia utilizando herramientas de IA generativa como apoyo al desarrollo.

¿Qué ofrecemos?

- Participación en un proyecto estratégico para el sector bancario.

- Incorporación a un entorno tecnológico con retos reales de Machine Learning y optimización.

- Trabajo con tecnologías como Python, Machine Learning, Databricks, PySpark y MLflow.

- Crecimiento profesional en proyectos de Data Science e Inteligencia Artificial.

¿Te interesa trabajar en proyectos donde los modelos predictivos y la optimización matemática tienen un impacto directo en la toma de decisiones?

¡Queremos conocerte!

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🏢 TECDATA ENGINEERING
📍 Madrid

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