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 (Madrid)
🏢 Vermont Solutions
📍 Madrid