Machine Learning Engineer / MLOps – GCP

Machine Learning Engineer / MLOps – GCP Enviar solicitud 📍 Ubicación: Las Rozas, Madrid – Calle Jacinto Benavente 🏢 Modalidad: Híbrida, 1 día presencial por semana 💼 Proyecto: Machine Learning / MLOps / Data Engineering Buscamos un/a Machine Learning Engineer / MLOps con experiencia sólida en GCP, Python, industrialización de modelos y grandes volúmenes de datos , capaz de llevar modelos desde la experimentación hasta producción. 🔥 Requisitos imprescindibles ☁️ GCP / Vertex AI Experiencia sólida y demostrable con Vertex AI . Vertex AI Pipelines, Model Registry y Workbench. Despliegue y gestión de modelos en producción. Experiencia avanzada con BigQuery : optimización de consultas, procesamiento distribuido y conectores externos. 🐍 Python / Software Engineering Nivel avanzado de Python . Desarrollo de código modular, desacoplado, mantenible y testeable. Programación concurrente. Git, testing automatizado, code reviews y gestión de dependencias. 🤖 Machine Learning Desarrollo de modelos predictivos sobre millones de registros . Experiencia con LightGBM, XGBoost, CatBoost o similares. Optimización de entrenamiento e inferencia. ⚙️ MLOps Industrialización de modelos desde notebooks/Workbench hasta producción. Pipelines automatizados. Versionado de modelos. Despliegues reproducibles. Monitorización de modelos. 🔄 DevOps Docker. CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI o similares. Automatización de despliegues y gestión de entornos ML. 📊 Data Engineering Construcción de pipelines de datos para entrenamiento e inferencia. Optimización de procesos ETL/ELT . Gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos. ⭐ Se valorará especialmente Experiencia en Forecasting / Series Temporales . Previsión de demanda con alta cardinalidad. Estacionalidades, promociones y eventos. Estrategias cold-start . Deep Learning aplicado a forecasting: TFT, TiDE, PatchTST, TimesFM, Chronos, Transformers . GenAI / LLMOps: RAG, agentes, evaluación de modelos, prompt engineering y observabilidad. Optimización de hiperparámetros con Optuna, Ray Tune o similares. Paralelización de entrenamiento y optimización de inferencia. Optimización de costes computacionales. Ubicaciones Madrid Estado remoto Híbrido Madrid Lugar de trabajo y cultura La clave es contar con un equipo humano extraordinariamente preparado y motivado, que renueva constantemente sus conocimientos, y que basa su trabajo en el diálogo continuo, la proximidad a nuestros clientes y la profesionalidad Acerca de TECDATA ENGINEERING TECDATA ENGINEERING es un proveedor líder de soluciones y servicios tecnológicos especializado en proyectos globales de tecnología avalado por su portfolio de servicios y productos enfocados a generar valor añadido, aumentar la ventaja competitiva y reducir costes para sus clientes. Estamos presentes en los sectores económicos más importantes: Banca, Telecomunicaciones, Seguros. Fundada en 2012 Compañeros 500 Facturación 5M