MLOPS ENGINEER – GCP / VERTEX AI

TECDATA ENGINEERING; Madrid; Híbrido; EUR 55.000 - 75.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

TECDATA ENGINEERING busca un/a MLOps Engineer para participar en proyectos de Machine Learning a gran escala, centrados en la industrialización, despliegue y monitorización de modelos en Google Cloud Platform.

Se valorará experiencia con Vertex AI, BigQuery y pipelines automatizados. Ofrecemos entorno híbrido con 1 día presencial a la semana en Madrid y proyectos de alto impacto en ML y MLOps.

Formación

• Experiencia sólida con GCP y Vertex AI, incl. Pipelines, Model Registry y despliegue de modelos.
• Experiencia con BigQuery y grandes volúmenes de datos.
• Experiencia con modelos como LightGBM, XGBoost, CatBoost.
• Experiencia en llevar modelos a producción mediante pipelines automatizados, versionado y monitorización.
• Conocimientos de Docker y CI/CD.
• Experiencia en Data Engineering y pipelines ETL/ELT para ML.

Responsabilidades

• Industrializar, desplegar y monitorizar modelos en GCP Vertex AI.
• Diseñar y mantener pipelines de ML y ETL/ELT.
• Gestionar versionado y CI/CD para flujos de ML.
• Trabajar en entornos híbridos y colaborativos.

Conocimientos

GCP

Vertex AI

BigQuery

Model Registry

Pipelines

Workbench

Model Deployment

CI/CD

Docker

GitHub Actions

GitLab CI

ETL/ELT

Data Engineering

ML Monitoring

Forecasting

Herramientas

Docker

CI/CD tooling

GitHub Actions

GitLab CI

ETL Tools

Descripción del empleo

MLOPS ENGINEER – GCP / VERTEX AI

Buscamos un/a MLOps Engineer para participar en proyectos de Machine Learning a gran escala, trabajando en la industrialización, despliegue y monitorización de modelos en Google Cloud Platform.

Requisitos

• Experiencia sólida con GCP, especialmente Vertex AI (Pipelines, Model Registry, Workbench y despliegue de modelos).
• Experiencia con BigQuery y grandes volúmenes de datos.
• Experiencia con modelos como LightGBM, XGBoost, CatBoost o similares.
• Experiencia llevando modelos a producción mediante pipelines automatizados, versionado y monitorización.
• Conocimientos de Docker y CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI o similares).
• Experiencia en Data Engineering y pipelines ETL/ELT para Machine Learning.

Valorable

• Experiencia en forecasting y series temporales.
• Conocimientos de Deep Learning / Transformers aplicados a forecasting.
• Experiencia con GenAI, LLMOps, RAG o agentes.
• Experiencia en optimización de modelos y entrenamiento a gran escala.

• Proyecto de alto impacto en Machine Learning y MLOps.
• Entorno tecnológico basado en GCP y Vertex AI.
• Modalidad híbrida: 1 día presencial a la semana Madrid.

Si eres MLOps Engineer y tienes experiencia con GCP/Vertex AI, ¡queremos conocerte!