MLOps Engineer | GCP / Vertex AI / Python

remoteo; Las Rozas de Madrid; Híbrido; EUR 60.000 - 85.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

remoteo busca un/a MLOps Engineer para diseñar, desplegar y operar modelos ML en entornos cloud, con énfasis en reproducibilidad y escalabilidad. El perfil deberá dominar Python, GCP y Vertex AI, y gestionar pipelines ML de forma automatizada desde la experimentación hasta producción.

La posición es híbrida con presencia semanal en Las Rozas/Madrid, enfocada a la industrialización y monitorización de modelos, así como a la gestión de datos y CI/CD.

Formación

• Experiencia sólida con Google Cloud Platform (GCP) y Vertex AI.
• BigQuery: optimización de consultas a gran escala.
• Nivel avanzado de Python y desarrollo modular/testeable.
• Experiencia en pipelines ML, notebooks/workbench hasta producción.

Conocimientos

Python

GCP

Vertex AI

BigQuery

MLOps

Machine Learning

Data Engineering

CI/CD

Docker

Git

Herramientas

GitHub Actions

GitLab CI

Descripción del empleo

Buscamos incorporar un/a MLOps Engineer para participar en proyectos de Machine Learning y Data Engineering, trabajando en la industrialización, despliegue y operación de modelos en entornos cloud.

Buscamos un perfil con fuerte base de Python, GCP, Vertex AI, BigQuery y MLOps, capaz de llevar modelos desde la experimentación hasta producción de forma automatizada, escalable y reproducible.

Ubicación: Las Rozas, Madrid --- Calle Jacinto Benavente

Modalidad: Híbrida --- 1 día presencial por semana

Posición: MLOps Engineer

Misión

Diseñar y evolucionar soluciones de MLOps y Machine Learning sobre GCP, automatizando el ciclo completo de los modelos: preparación de datos, entrenamiento, versionado, despliegue, monitorización y optimización.

Requisitos imprescindibles

GCP & Vertex AI

• Experiencia sólida con Google Cloud Platform.
• Vertex AI: Pipelines, Model Registry, Workbench y despliegue de modelos.
• BigQuery: optimización de consultas a gran escala, procesamiento distribuido y conectores externos.

Python & Software Engineering

• Nivel avanzado de Python.
• Desarrollo de código modular, desacoplado, testeable y preparado para ejecución concurrente.
• Git, testing automatizado, code reviews y gestión de dependencias.

Machine Learning

• Desarrollo de modelos predictivos con LightGBM, XGBoost, CatBoost o similares.
• Experiencia trabajando con millones de registros.
• Optimización de entrenamiento e inferencia.

MLOps / Industrialización

• Experiencia llevando modelos desde Notebooks / Workbench hasta producción.
• Pipelines automatizados.
• Versionado de modelos.
• Despliegues reproducibles.
• Monitorización de modelos.

DevOps

• Docker.
• CI/CD con GitHub Actions, GitLab CI o herramientas 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.

Será valorable

• Experiencia en Forecasting / Series Temporales y previsión de demanda.
• Alta cardinalidad, estacionalidades complejas, promociones y eventos.
• Estrategias de cold-start.
• Deep Learning aplicado a forecasting:
• TFT, TiDE, PatchTST, TimesFM, Chronos o Transformers.
• GenAI / LLMOps: RAG, agentes, evaluación de modelos, prompt engineering y observabilidad.
• Optimización de hiperparámetros con Optuna, Ray Tune o similares.
• Paralelización del entrenamiento y optimización de inferencia.
• Optimización de costes computacionales.