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.

⭐ Además, 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 corporativas.

- 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!

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