ML Engineer: Forecasting, Optimización y MLOps en Producción

Tecdata; United States; Remote; USD 90,000 - 150,000; Full time

Job summary

Tecdata busca un ML Engineer con experiencia para transformar modelos analíticos en soluciones listas para producción en el sector bancario. El rol implica industrialización de modelos, desarrollo de pipelines de entrenamiento e inferencia y colaboración con Data Science y Data Engineering.

Se valorará dominio de Python, PySpark, Azure Databricks y prácticas MLOps. El candidato trabajará en entornos de producción, garantindo trazabilidad y escalabilidad, con foco en robustez de pipelines y

Qualifications

• 2–5 años de experiencia en ML, MLOps o Data Science Engineering.
• Experiencia real llevando modelos de ML a producción.
• Experiencia con forecasting/series temporales y/o previsión de demanda.
• Conocimientos de modelos de optimización, programación matemática o heurísticas.
• Python avanzado aplicado a ML y productivización.
• Conocimientos de ML supervisado y validación de modelos.
• SQL para manipulación y validación de datos.
• Experiencia con PySpark / Apache Spark.
• Experiencia con Azure Databricks u plataformas analíticas equivalentes.
• Experiencia con MLflow u herramientas de gestión de modelos.
• Git y herramientas de CI/CD (Jenkins/GitHub Actions).
• Buenas prácticas de desarrollo: modularización, testing, logging, manejo de errores y documentación.
• Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física, Data Science o similar.
• Español fluido e inglés técnico.

Responsibilities

• Productivizar modelos de ML existentes adaptándolos a estándares del entorno bancario.
• Analizar y mejorar modelos de forecasting y series temporales.
• Diseñar y adaptar pipelines de entrenamiento, inferencia y generación de predicciones.
• Trabajar con Azure Databricks y PySpark.
• Evaluar estrategias de reentrenamiento y persistencia de artefactos.
• Optimizar modelos y decisiones operativas, incluyendo denominaciones.
• Integrar modelos con MLflow y herramientas de gobierno y despliegue.
• Aplicar prácticas de MLOps: versionado, testing, CI/CD, monitorización y trazabilidad.
• Diagnosticar incidencias en producción y realizar análisis de causa raíz.
• Colaborar con Data Engineering, Data Science, Plataforma y Negocio.
• Documentar soluciones y procedimientos operativos.

Skills

Python avanzado para ML

ML Ops

Producción de modelos ML

Español fluido

Inglés técnico

Education

Título universitario en Ingeniería Informática / Matemáticas / Estadística / Data Science o similar

Tools

PySpark / Apache Spark

Azure Databricks

MLflow

Git

CI/CD (Jenkins / GitHub Actions)

Job description

Tecdata busca un ML Engineer con experiencia para transformar modelos analíticos en soluciones listas para producción en el sector bancario. El rol implica industrialización de modelos, desarrollo de pipelines de entrenamiento e inferencia y colaboración con Data Science y Data Engineering.

Se valorará dominio de Python, PySpark, Azure Databricks y prácticas MLOps. El candidato trabajará en entornos de producción, garantindo trazabilidad y escalabilidad, con foco en robustez de pipelines y