Machine Learning Engineer / Mlops – Gcp

Grupo Tecdata Engineering; Mos; Híbrido; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Grupo TECDATA Engineering busca un Ingeniero de ML / MLOps para Galicia, con foco en Google Cloud Platform y despliegue de modelos en producción.

La posición es híbrida, con un día presencial por semana y trabajo en equipos multidisciplinares. Se valorará experiencia en pipelines de datos, entrenamiento e inferencia, monitorización de modelos y prácticas DevOps para entornos ML.

Formación

• Dominio de Python para desarrollo de modelos y pipelines.
• Experiencia con Vertex AI y pipelines.
• Conocimientos de BigQuery para consultas y ETL.
• Experiencia en MLOps y deployment reproducible.

Conocimientos

Python programming

Comunicaciones

Team collaboration

Herramientas

GCP Vertex AI

BigQuery

Docker

Git

Descripción del empleo

Machine Learning Engineer / MLOps – GCP Grupo TECDATA Engineering Castro e Marzán, Galicia, Spain

Descripción del trabajo

Ubicación: Las Rozas, Madrid - Calle Jacinto Benavente Modalidad: Híbrida, 1 día presencial por semana

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.