En

Vermont Solutions

buscamos un/a

ML Engineer

que se incorpore a nuestro equipo para participar en la industrialización de soluciones de

Machine Learning en el sector bancario , trabajando en modelos de previsión de demanda y optimización aplicados a la gestión de efectivo.

Tu principal reto será transformar modelos existentes en soluciones robustas, escalables y mantenibles, asegurando su integración y funcionamiento en entornos productivos.

¿Cuál será tu reto?

Productivizar modelos de Machine Learning , especialmente de

forecasting

(previsión de demanda) y

optimización.

Diseñar y mantener

pipelines

de entrenamiento, inferencia y generación de predicciones con

Python, PySpark y Databricks.

Analizar y mejorar modelos existentes, buscando el equilibrio entre precisión, rendimiento y eficiencia operativa.

Implementar

buenas prácticas de MLOps : versionado, trazabilidad, testing, CI/CD y monitorización.

Trabajar con herramientas como

MLflow

para la gestión y seguimiento del ciclo de vida de los modelos.

Diagnosticar

incidencias

en producción y proponer mejoras técnicas.

Colaborar con equipos de

Data Engineering, Data Science, Plataforma y Negocio.

¿Qué buscamos?

Entre

2 y 5 años de experiencia

en

Machine Learning, MLOps o ingeniería de soluciones de datos.

Experiencia llevando modelos de Machine Learning a entornos productivos.

Conocimientos de

forecasting,

series temporales y previsión de demanda.

Experiencia o conocimientos aplicados de

modelos de optimización.

Formación universitaria

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

Conocimientos sólidos de

Python, SQL, PySpark y Apache Spark.





Experiencia con

Azure Databricks, Git, CI/CD y MLflow.

Español fluido e inglés técnico

para trabajar con documentación especializada.

Adecuar, valoraremos:

Experiencia con librerías como

Scikit-learn, LightGBM, Prophet, Nixtla o StatsForecast.

Conocimientos de optimización matemática, heurísticas e investigación operativa.

Experiencia con

Azure y soluciones MLOps c orporativas.

Conocimientos de

Kafka

y

arquitecturas de procesamiento de datos.

Familiaridad con

herramientas de IA

para el desarrollo, como

GitHub Copilot.

Experiencia en banca, finanzas, retail u otros entornos operativos.

¿Cómo nos gustaría que fueras?

Capacidad analítica y orientación a la resolución de problemas.

Mentalidad práctica y orientación a llevar soluciones a producción.

Autonomía, iniciativa y criterio técnico para tomar decisiones.

Comunicación clara y facilidad para trabajar en equipo.

Capacidad para equilibrar complejidad técnica y valor de negocio.

Curiosidad tecnológica y ganas de aprender y mejorar continuamente

¿Qué ofrecemos? En

Vermont Solutions , creemos que trabajar debe ser divertido y satisfactorio. Aquí tienes algunas de las ventajas de unirte a nuestro equipo:

Plan de Formación y certificaciones técnicas.

Crecimiento profesional y plan de carrera definido.

Flexibilidad horaria

Plan de retribución flexible acorde a tus necesidades (seguro médico privado, cheques formación para estudiar idiomas, cheques guardería, tarjeta transporte...).

Modelo de gestión sostenible y políticas de igualdad efectiva, ambientes de trabajo abiertos e inclusivos.

Si buscas un nuevo proyecto, ¡en Vermont Solutions estamos deseando conocerte!

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📌 ML Engineer – Forecasting, Optimization & MLOps (Madrid)
🏢 Vermont Solutions
📍 Madrid