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TECDATA ENGINEERING

Senior Machine Learning Engineer | GCP | MLOps (1 día presencial)

TECDATA ENGINEERING Madrid, Community of Madrid, Spain

IT Services and IT Consulting · 201-500 employees

Aug 06
machine-learning Senior (5-10 yrs) Full-time Spain
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About the role

Develop, deploy, and industrialize scalable Machine Learning models using large volumes of data. Manage automated pipelines, model versioning, and monitoring within a cloud-based environment.

What they look for

Google Cloud Platform Vertex AI BigQuery Python Machine Learning MLOps Docker CI/CD Data Engineering ETL/ELT LightGBM XGBoost CatBoost Generative AI LLMs Prompt Engineering

Requirements

Requires solid experience with Google Cloud Platform, Python, and MLOps practices. Candidates must have a strong background in software engineering, data engineering, and predictive modeling.

Benefits

High impact technological project Work with cutting-edge AI and Machine Learning technologies Collaborative and innovative environment Hybrid work model with high flexibility

Full description

¡Buscamos un/a Senior Machine Learning Engineer | GCP | MLOps | Madrid (Híbrido)!

¿Te apasiona desarrollar soluciones de Machine Learning escalables y llevar modelos a producción en entornos cloud? Si cuentas con experiencia en Google Cloud Platform y MLOps, esta oportunidad es para ti.

📍 Ubicación: Las Rozas (Madrid) – Calle Jacinto Benavente 🏡 Modalidad: Híbrida (1 día presencial por semana)

💼 ¿Qué buscamos?

Buscamos un perfil con sólida experiencia en el desarrollo, despliegue e industrialización de modelos de Machine Learning trabajando con grandes volúmenes de datos.

✅ Requisitos imprescindibles

🔹 Google Cloud Platform (GCP)

  • Vertex AI (Pipelines, Model Registry, Workbench y despliegue de modelos).
  • BigQuery (optimización de consultas, procesamiento distribuido y conectores externos).

🔹 Python & Software Engineering

  • Desarrollo de código modular, desacoplado y testeable.
  • Programación concurrente.
  • Buenas prácticas de ingeniería: Git, testing automatizado, code reviews y gestión de dependencias.

🔹 Machine Learning

  • Desarrollo de modelos predictivos sobre millones de registros.
  • Experiencia con LightGBM, XGBoost, CatBoost o algoritmos similares.

🔹 MLOps

  • Industrialización de modelos mediante pipelines automatizados.
  • Versionado, despliegues reproducibles y monitorización.

🔹 DevOps

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

🔹 Data Engineering

  • Diseño de pipelines ETL/ELT.
  • Procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos para entrenamiento e inferencia.

⭐ Se valorará

  • Forecasting y series temporales.
  • Temporal Fusion Transformer (TFT), TiDE, PatchTST, TimesFM, Chronos y modelos basados en Transformers.
  • IA Generativa (LLMs, RAG, agentes, LLMOps, Prompt Engineering y observabilidad).
  • Optimización de modelos con Optuna, Ray Tune o herramientas similares.
  • Paralelización de entrenamientos y optimización de costes computacionales.

🎯 ¿Qué ofrecemos?

✔ Proyecto de alto impacto tecnológico. ✔ Trabajo con tecnologías punteras en IA y Machine Learning. ✔ Entorno colaborativo e innovador. ✔ Modalidad híbrida con gran flexibilidad.

📩 Si te interesa este reto o conoces a alguien que encaje, ¡envíame un mensaje o comparte esta publicación!

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