Senior Machine Learning Engineer / Mlops Engineer

Grupo Tecdata Engineering; Castro-Urdiales; Presencial; EUR 70.000 - 100.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Grupo Tecdata Engineering busca un Senior Machine Learning Engineer / MLOps Engineer para un proyecto tecnológico de alto impacto. Modalidad: 1 día presencial en Madrid. Se requiere experiencia sólida en GCP, Python, MLOps y Data Engineering para incorporación al equipo.

Entre las tareas se incluyen la construcción de pipelines, optimización de entrenamiento e inferencia, y la industrialización de modelos desde notebooks hasta producción, con enfoque en reproducibilidad y monitorización.

Formación

• Dominio de Python y desarrollo modular y testeable.
• Experiencia con pipelines de datos y ML en producción.

Responsabilidades

• Diseñar y desplegar modelos ML en entorno productivo.
• Desarrollar y optimizar pipelines de datos (ETL/ELT).
• Gestionar despliegues y monitorización de modelos en producción.

Conocimientos

Python avanzado

Gestión de pipelines

DevOps general

Herramientas

Vertex AI

BigQuery

GCP

Docker

GitHub Actions

GitLab CI

Descripción del empleo

Descripción del trabajo

¡Buscamos Senior Machine Learning Engineer / MLOps Engineer

MODALIDAD: 1 DIA PRESENCIAL EN MADRID

Desde TecData Engineering buscamos un/a Senior Machine Learning Engineer con experiencia sólida en GCP, Python, MLOps y Data Engineering para incorporarse a un proyecto tecnológico de alto impacto.

¿Qué buscamos?

GCP

• Experiencia demostrable con Vertex AI: Pipelines, Model Registry, Workbench y despliegue de modelos.
• Experiencia avanzada con BigQuery, optimización de consultas y procesamiento distribuido.

Python & Software Engineering

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

Machine Learning

• Experiencia con LightGBM, XGBoost, CatBoost o algoritmos similares.
• Trabajo con datasets de millones de registros.
• Optimización de tiempos de entrenamiento e inferencia.

MLOps

• Industrialización de modelos desde Notebooks/Workbench hasta producción.
• Pipelines automatizados y reproducibles.
• Versionado de modelos, despliegues y monitorización.

DevOps

• Docker.
• CI/CD con GitHub Actions, GitLab CI o similares.
• Automatización de despliegues y gestión de entornos ML.

Data Engineering

• Construcción de pipelines eficientes para entrenamiento e inferencia.
• Optimización de procesos ETL/ELT.
• Gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Buscamos un perfil con fuerte orientación a ingeniería, industrialización y puesta en producción de soluciones de Machine Learning. xqysrnh

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