ML Engineer | Forecasting & Mathematical Optimization

¡En Tecdata Engineering buscamos un/a ML Engineer | Forecasting & Mathematical Optimization!

En Tecdata Engineering buscamos un/a Machine Learning Engineer para participar en un proyecto estratégico del sector bancario, colaborando en el desarrollo, análisis y mejora de modelos de Machine Learning orientados a la previsión de demanda, análisis de series temporales y optimización matemática.

Buscamos un perfil con una sólida base analítica y experiencia práctica en Machine Learning tradicional, especialmente en entrenamiento, validación y optimización de modelos predictivos. Participarás en un caso de uso de gestión de efectivo para una entidad bancaria de primer nivel como Santander.

La parte de productivización y MLOps también estará presente, aunque el foco principal estará en el conocimiento de modelos predictivos, series temporales y técnicas de optimización.

Responsabilidades principales

• Diseñar, entrenar, validar y optimizar modelos de Machine Learning supervisado.

• Desarrollar y analizar modelos de forecasting para la previsión de demanda mediante técnicas de análisis de series temporales.

• Evaluar el comportamiento de los modelos, analizar métricas de rendimiento y proponer mejoras en su precisión y estabilidad.

• Aplicar técnicas de optimización matemática, programación matemática y heurísticas para resolver problemas de negocio y apoyar la toma de decisiones operativas.

• Combinar modelos predictivos con modelos de optimización para mejorar la planificación y asignación de recursos.

• Analizar y mejorar modelos existentes, evaluando diferentes algoritmos, variables y estrategias de entrenamiento.

• Participar en la adaptación y productivización de modelos en entornos corporativos.

• Colaborar en la implementación de pipelines de entrenamiento e inferencia utilizando Python, PySpark y Databricks.

• Trabajar con herramientas de seguimiento, versionado y gestión de modelos como MLflow.

• Aplicar buenas prácticas de desarrollo, testing, trazabilidad y monitorización.

• Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering, Plataforma y Negocio.

Requisitos imprescindibles

• Entre 2 y 5 años de experiencia en Machine Learning, Data Science o desarrollo de soluciones analíticas.

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

• Experiencia sólida con Python avanzado aplicado a Machine Learning.

• Conocimientos prácticos de Machine Learning tradicional: entrenamiento, validación, selección y optimización de modelos.

• Experiencia con Series Temporales y Forecasting, especialmente en modelos de previsión de demanda.

• Conocimientos de Optimización Matemática, programación matemática, heurísticas o investigación operativa.

• Experiencia trabajando con modelos predictivos y análisis de métricas de rendimiento.

• Conocimientos de SQL para consulta, transformación y validación de datos.

• Experiencia con PySpark / Apache Spark.

• Conocimientos de Azure Databricks o plataformas analíticas equivalentes.

• Experiencia con Git y metodologías de desarrollo colaborativo.

• Español fluido e inglés técnico.

Conocimientos valorables

• Experiencia en banca, sector financiero, retail o gestión de operaciones.

• Experiencia combinando modelos de forecasting con modelos de optimización.

• Conocimientos de MLOps y productivización de modelos de Machine Learning.

• Experiencia con MLflow para tracking, registro y gestión de modelos.

• Conocimientos de CI/CD (Jenkins, GitHub Actions u otras herramientas).

• Experiencia migrando notebooks y modelos experimentales a entornos productivos.

• Conocimientos de monitorización, testing y gobierno de modelos.

• Experiencia utilizando herramientas de IA generativa como apoyo al desarrollo.

¿Qué ofrecemos?

• Participación en un proyecto estratégico para el sector bancario.

• Incorporación a un entorno tecnológico con retos reales de Machine Learning y optimización.

• Trabajo con tecnologías como Python, Machine Learning, Databricks, PySpark y MLflow.

• Desarrollo profesional en proyectos de Data Science e Inteligencia Artificial.

¿Te interesa trabajar en proyectos donde los modelos predictivos y la optimización matemática tienen un impacto directo en la toma de decisiones?

¡Queremos conocerte!