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 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. Desarrollo profesional y plan de carrera definido. Flexibilidad horaria Plan de retribución versátil 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 (Madrid)
🏢 Vermont Solutions
📍 Madrid