Machine Learning Engineer / MLOps Engineer – GCP y Python

Grupo TECDATA Engineering; Las Rozas de Madrid; Híbrido; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Grupo TECDATA Engineering busca un Ingeniero de Machine Learning especializado en GCP, Python y MLOps para integrarse a un proyecto con DIA. El rol implica diseñar y desplegar soluciones de ML en producción, gestionar pipelines de datos y optimizar modelos para entornos productivos en una modalidad híbrida.

Se valorará experiencia con Vertex AI, BigQuery y herramientas de CI/CD; se trabajará con equipos multidisciplinares y se priorizará código limpio, tests y escalabilidad.

Formación

• Experiencia sólida con Google Cloud Platform (GCP), especialmente Vertex AI y BigQuery.
• Nivel avanzado de Python, código modular y preparado para ejecuciones concurrentes.
• Experiencia desarrollando modelos de ML con LightGBM, XGBoost, CatBoost o similares.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y optimizando tiempos de entrenamiento e inferencia.
• Experiencia en MLOps, llevando modelos a producción.
• Conocimientos prácticos de Docker, CI/CD e automatización de despliegues.
• Experiencia construyendo pipelines de datos eficientes para entrenamiento e inferencia.
• Buenas prácticas de ingeniería de software: Git, tests automatizados y revisión de código.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de ML sobre Google Cloud Platform.
• Trabajar con Vertex AI para pipelines, ciclo de vida de modelos y despliegues en producción.
• Desarrollar código avanzado en Python siguiendo buenas prácticas de software, modularidad y testing.
• Diseñar y entrenar modelos predictivos con algoritmos como LightGBM, XGBoost o CatBoost.
• Procesar grandes volúmenes de datos y trabajar con datasets de millones de registros.
• Construir y mantener pipelines automatizados de entrenamiento e inferencia (ETL/ELT).
• Industrializar modelos con prácticas MLOps: versionado, reproducibilidad, monitorización.
• Implementar CI/CD y gestionar entornos con Docker y GitHub Actions o GitLab CI.
• Optimizar rendimiento de consultas y procesos de datos con BigQuery.
• Colaborar con equipos aplicando revisiones de código y control de versiones.

Conocimientos

GCP Vertex AI

Python avanzado

MLOps

Big Data

Despliegue de modelos

Testing automatizado

Control de versiones

Herramientas

Docker

CI/CD

GitHub Actions

BigQuery

XGBoost

LightGBM

CatBoost

Descripción del empleo

Ubicación: Las Rozas, Madrid (Calle Jacinto Benavente)

Modalidad: Híbrida, con asistencia a oficina 1 día a la semana.

Descripción del puesto

Desde Tecdata Engineering buscamos un/a Machine Learning Engineer especializado/a en Google Cloud Platform (GCP), Python y MLOps para incorporarse a un proyecto de Grupo DIA.

Buscamos un perfil técnico con experiencia en el desarrollo de modelos predictivos, procesamiento de grandes volúmenes de datos e industrialización de soluciones de Machine Learning en entornos productivos. La persona seleccionada participará en el diseño, desarrollo y optimización de pipelines de datos y modelos, garantizando su escalabilidad, eficiencia y mantenibilidad.

Funciones principales

• Diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de Machine Learning sobre Google Cloud Platform.
• Trabajar con Vertex AI para la creación de pipelines, gestión del ciclo de vida de los modelos, Model Registry, Workbench y despliegues en producción.
• Desarrollar código avanzado en Python siguiendo buenas prácticas de ingeniería de software, modularidad, desacoplamiento y testing.
• Diseñar y entrenar modelos predictivos con algoritmos como LightGBM, XGBoost, CatBoost u otros similares.
• Procesar y analizar grandes volúmenes de datos, trabajando con datasets de millones de registros.
• Construir y mantener pipelines automatizados de entrenamiento e inferencia, optimizando los procesos ETL/ELT.
• Industrializar modelos mediante prácticas MLOps, incluyendo versionado, reproducibilidad, automatización y monitorización.
• Implementar procesos CI/CD y gestionar entornos de ejecución mediante Docker y herramientas como GitHub Actions o GitLab CI.
• Optimizar el rendimiento de consultas y procesos de datos utilizando BigQuery.
• Colaborar con equipos técnicos aplicando metodologías de desarrollo, revisiones de código y control de versiones.

Requisitos imprescindibles

• Experiencia sólida y demostrable con Google Cloud Platform (GCP), especialmente Vertex AI y BigQuery.
• Nivel avanzado de Python, con experiencia en desarrollo de código modular, testeable y preparado para ejecuciones concurrentes.
• Experiencia desarrollando modelos de Machine Learning con algoritmos como LightGBM, XGBoost, CatBoost o similares.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y optimizando tiempos de entrenamiento e inferencia.
• Experiencia en MLOps, llevando modelos desde entornos experimentales hasta producción.
• Conocimientos prácticos de Docker, CI/CD y automatización de despliegues.
• Experiencia construyendo pipelines de datos eficientes para procesos de entrenamiento e inferencia.
• Buenas prácticas de ingeniería de software: Git, testing automatizado, code reviews y gestión de dependencias.

Requisitos valorables

• Experiencia en forecasting y series temporales, especialmente en previsión de demanda con un elevado número de productos o entidades.
• Conocimientos sobre estacionalidad, promociones, eventos y estrategias de cold-start para nuevos productos.
• Experiencia con arquitecturas modernas de Deep Learning para series temporales: Temporal Fusion Transformer (TFT), TiDE, PatchTST, TimesFM, Chronos o Transformers.
• Conocimientos de IA Generativa, LLMOps, RAG, agentes, evaluación de modelos y observabilidad.
• Experiencia optimizando hiperparámetros con Optuna, Ray Tune o herramientas similares.
• Conocimientos de paralelización del entrenamiento, optimización de inferencia y reducción de costes computacionales.