ML Engineer | Forecasting & Mathematical Optimization

¡En Tecdata Engineering buscamos un/a ML Engineer | Forecasting & Mathematical Optimization! En Tecdata Engineering buscamos un/a Machine Learning Engineer para participar en un proyecto estratégico del sector bancario, colaborando en el desarrollo, análisis y mejora de modelos de Machine Learning orientados a la previsión de demanda, análisis de series temporales y optimización matemática . Buscamos un perfil con una sólida base analítica y experiencia práctica en Machine Learning tradicional, especialmente en entrenamiento, validación y optimización de modelos predictivos. Participarás en un caso de uso de gestión de efectivo para una entidad bancaria de primer nivel como Santander. La parte de productivización y MLOps también estará presente, aunque el foco principal estará en el conocimiento de modelos predictivos, series temporales y técnicas de optimización. Responsabilidades principales Diseñar, entrenar, validar y optimizar modelos de Machine Learning supervisado. Desarrollar y analizar modelos de forecasting para la previsión de demanda mediante técnicas de análisis de series temporales. Evaluar el comportamiento de los modelos, analizar métricas de rendimiento y proponer mejoras en su precisión y estabilidad. Aplicar técnicas de optimización matemática, programación matemática y heurísticas para resolver problemas de negocio y apoyar la toma de decisiones operativas. Combinar modelos predictivos con modelos de optimización para mejorar la planificación y asignación de recursos. Analizar y mejorar modelos existentes, evaluando diferentes algoritmos, variables y estrategias de entrenamiento. Participar en la adaptación y productivización de modelos en entornos corporativos. Colaborar en la implementación de pipelines de entrenamiento e inferencia utilizando Python, PySpark y Databricks. Trabajar con herramientas de seguimiento, versionado y gestión de modelos como MLflow. Aplicar buenas prácticas de desarrollo, testing, trazabilidad y monitorización. Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering, Plataforma y Negocio. Requisitos imprescindibles Entre 2 y 5 años de experiencia en Machine Learning, Data Science o desarrollo de soluciones analíticas. Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Estadística, Data Science o similar. Experiencia sólida con Python avanzado aplicado a Machine Learning . Conocimientos prácticos de Machine Learning tradicional: entrenamiento, validación, selección y optimización de modelos. Experiencia con Series Temporales y Forecasting , especialmente en modelos de previsión de demanda. Conocimientos de Optimización Matemática , programación matemática, heurísticas o investigación operativa. Experiencia trabajando con modelos predictivos y análisis de métricas de rendimiento. Conocimientos de SQL para consulta, transformación y validación de datos. Experiencia con PySpark / Apache Spark. Conocimientos de Azure Databricks o plataformas analíticas equivalentes. Experiencia con Git y metodologías de desarrollo colaborativo. Español fluido e inglés técnico. Conocimientos valorables Experiencia en banca, sector financiero, retail o gestión de operaciones. Experiencia combinando modelos de forecasting con modelos de optimización. Conocimientos de MLOps y productivización de modelos de Machine Learning. Experiencia con MLflow para tracking, registro y gestión de modelos. Conocimientos de CI/CD (Jenkins, GitHub Actions u otras herramientas). Experiencia migrando notebooks y modelos experimentales a entornos productivos. Conocimientos de monitorización, testing y gobierno de modelos. Experiencia utilizando herramientas de IA generativa como apoyo al desarrollo. ¿Qué ofrecemos? Participación en un proyecto estratégico para el sector bancario. Incorporación a un entorno tecnológico con retos reales de Machine Learning y optimización. Trabajo con tecnologías como Python, Machine Learning, Databricks, PySpark y MLflow. Desarrollo profesional en proyectos de Data Science e Inteligencia Artificial. ¿Te interesa trabajar en proyectos donde los modelos predictivos y la optimización matemática tienen un impacto directo en la toma de decisiones? ¡Queremos conocerte!