ML Engineer – Forecasting, Series Temporales y Optimización Matemática

Ubicación: 100% remoto
Cliente: Santander
Salario: Hasta 40.000 € brutos anuales
Proyecto: Gestión de efectivo y previsión de demanda en el sector bancario.

Sobre el proyecto

Buscamos un/a Machine Learning Engineer para incorporarse a un proyecto estratégico en el sector bancario, orientado a la previsión de demanda y optimización de la gestión de efectivo.

La persona seleccionada participará en el análisis, desarrollo, validación y mejora de modelos de Machine Learning tradicionales, especialmente modelos de series temporales, forecasting y optimización matemática aplicados a problemas operativos y de negocio.

Se requiere una base sólida en modelización predictiva, entrenamiento y evaluación de modelos, así como conocimientos de optimización para mejorar la toma de decisiones. También participará en la adaptación y productivización de los modelos en entornos corporativos.

Responsabilidades principales

- Analizar, desarrollar, entrenar y validar modelos de Machine Learning supervisado.

- Trabajar con modelos de series temporales y forecasting para la previsión de demanda.

- Evaluar y comparar diferentes enfoques de modelización, analizando precisión, estabilidad y capacidad predictiva.

- Optimizar modelos de forecasting y proponer mejoras en los algoritmos y estrategias de entrenamiento.

- Trabajar con modelos de optimización matemática aplicados a la asignación de recursos, planificación y toma de decisiones operativas.

- Analizar problemas de optimización de denominaciones y gestión de efectivo.

- Evaluar la combinación de modelos predictivos con algoritmos de optimización y reglas de negocio.

- Participar en el diseño y mejora de procesos de entrenamiento, inferencia y reentrenamiento de modelos.





- Colaborar en la adaptación de modelos a entornos productivos mediante buenas prácticas de MLOps.

- Trabajar con plataformas analíticas y entornos distribuidos como Azure Databricks y PySpark.

- Documentar los modelos, experimentos, resultados y decisiones técnicas.

Requisitos imprescindibles

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

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

- Python avanzado aplicado a Machine Learning y modelización.

- Experiencia práctica en Machine Learning tradicional: entrenamiento, evaluación, validación y optimización de modelos.

- Conocimientos sólidos de series temporales, forecasting y previsión de demanda.

- Conocimientos aplicados de optimización matemática, programación matemática, heurísticas o investigación operativa.

- Experiencia con modelos supervisados y técnicas de evaluación de modelos.

- SQL para consulta, transformación y validación de datos.

- Conocimientos de PySpark / Apache Spark.

- Experiencia con Azure Databricks o plataformas equivalentes.

- Conocimientos de Git y metodologías de desarrollo colaborativo.

- Inglés técnico suficiente para trabajar con documentación y librerías especializadas.

Tecnologías y herramientas

Machine Learning y Forecasting:

- Python, Scikit-learn, LightGBM.

- Prophet, StatsForecast, MLForecast o Nixtla.

- Modelos de regresión y aprendizaje supervisado.





- Modelos de series temporales y previsión de demanda.

Optimización matemática:

- Programación matemática.

- Optimización de restricciones.

- Heurísticas y algoritmos de optimización.

- Investigación operativa y optimización de decisiones.

Ambiente tecnológico:

- Python, SQL, PySpark y Apache Spark.

- Azure Databricks.

- MLflow.

- Git y herramientas CI/CD.

Se valorará

- Experiencia en banca, sector financiero, retail o entornos operativos.

- Experiencia en proyectos de previsión de demanda y planificación de recursos.

- Conocimientos de MLOps, versionado y monitorización de modelos.

- Experiencia migrando modelos desde notebooks a entornos productivos.

- Conocimientos de Azure y herramientas corporativas de gobierno de modelos.

- Experiencia con procesos batch de entrenamiento, predicción y optimización.

- Uso de herramientas de IA aplicadas al desarrollo, como GitHub Copilot.

Competencias personales

- Capacidad analítica y orientación a la resolución de problemas.

- Criterio técnico para evaluar y mejorar modelos.

- Autonomía y capacidad de aprendizaje.

- Comunicación con equipos técnicos y de negocio.

- Orientación a resultados y mejora continua.

Condiciones

- Salario: hasta 40.000 € brutos anuales.

- Modalidad: 100% remoto.

- Proyecto en el sector bancario con Santander.

- Participación en un proyecto de Machine Learning aplicado a previsión de demanda y optimización operativa.

¿Te interesa el reto? Envíanos tu CV y nos pondremos en contacto contigo.

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📌 ML Engineer – Forecasting, Series Temporales y Optimización Matemática (Madrid)
🏢 TECDATA ENGINEERING
📍 Madrid