ML Engineer – Forecasting, Optimization & MLOps

Vermont Solutions; Madrid; On-site; EUR 42,000 - 68,000; Full time

Benefits offered by this job

Plan de formación y certificaciones

Desarrollo profesional y plan deCarrre

Flexibilidad horaria

Seguro médico privado

Cheques formación para estudiar idioms

Cheques guardería

Tarjeta transporte

Ambiente inclusivo

Job summary

Vermont Solutions busca un/a ML Engineer para unirse al equipo y llevar soluciones de Machine Learning al sector bancario a producción. Trabajarás en forecasting y optimización de demanda, asegurando pipelines robustos y escalables.

Contactarás con Data Engineering, Data Science y Negocio para entregar modelos en entornos productivos, aplicando prácticas de MLOps y utilizando Databricks, MLflow y Azure Databricks.

Qualifications

• Experiencia 2–5 años en ML/MLOps o ingeniería de datos.
• Experiencia llevando modelos a entornos productivos.
• Conocimientos de forecasting, series temporales y previsión de demanda.
• Conocimientos 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.

Responsibilities

• Productivizar modelos de ML, especialmente forecasting y optimización.
• Diseñar y mantener pipelines de entrenamiento, inferencia y generación de predicciones con Python, PySpark y Databricks.
• Analizar y mejorar modelos, buscando equilibrio entre precisión, rendimiento y eficiencia.
• Aplicar buenas prácticas de MLOps: versionado, trazabilidad, testing, CI/CD y monitorización.
• Trabajar con MLflow para gestión y seguimiento del ciclo de vida de los modelos.
• Diagnosticar incidencias en producción y proponer mejoras técnicas.
• Colaborar con Data Engineering, Data Science, Plataforma y Negocio.

Skills

Python

PySpark

SQL

Apache Spark

Azure Databricks

MLflow

CI/CD

Git

MLOps

Forecasting

Time Series

Education

Ingeniería Informática

Matemáticas

Física

Estadística

Data Science

Tools

Databricks

Azure Databricks

MLflow

Git

CI/CD

Apache Spark

Job description

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 corporativas.
• 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.
• Desarrollo 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!