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# Machine Learning Engineer / Mlops - Gcp - Bilbao

- **Company:** Grupo TECDATA Engineering
- **Location:** Las Rozas de Madrid, Spain
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, BigQuery, Code Review, Concurrent Computing, Continuous Integration, Extract Transform Load (ETL), DevOps, Github, Python (Programming Language), Machine Learning, Software Engineering, Management of Software Versions, Google Cloud, Deep Learning, Git, Gitlab-ci, Xgboost, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** September 6, 2026
- **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/machine-learning-engineer-mlops-gcp-bilbao-en-girona-ID-369519629

## About the Role

GCP / Vertex AI Experiencia sólida y demostrable con Vertex AI .
Vertex AI Pipelines, Model Registry y Workbench.
Despliegue y gestión de modelos en producción.
Experiencia avanzada con BigQuery : optimización de consultas, procesamiento distribuido y conectores externos.
Python / Software Engineering Nivel avanzado de Python .
Desarrollo de código modular, desacoplado, mantenible y testeable.
Programación concurrente.
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 similares.
Optimización de entrenamiento e inferencia.
MLOps Industrialización de modelos desde notebooks/Workbench hasta producción.
Pipelines automatizados.
Versionado de modelos.
Despliegues reproducibles.
Monitorización de modelos.
DevOps Docker.
CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI o 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.
Se valorará especialmente Experiencia en Forecasting / Series Temporales .
Previsión de demanda con alta cardinalidad.
Estacionalidades, promociones y eventos.
Estrategias cold-start .
Deep Learning aplicado a forecasting: TFT, TiDE, PatchTST, TimesFM, Chronos, Transformers .
GenAI / LLMOps: RAG, agentes, evaluación de modelos, prompt engineering y observabilidad.
Optimización de hiperparámetros con Optuna, Ray Tune o similares.
Paralelización de entrenamiento y optimización de inferencia.
Optimización de costes computacionales.
#J-*****-Ljbffr

## Description

Descripción del trabajo Ubicación: Las Rozas, Madrid - Calle Jacinto Benavente Modalidad: Híbrida, 1 día presencial por semana Buscamos un/a Machine Learning Engineer / MLOps con experiencia sólida en GCP, Python, industrialización de modelos y grandes volúmenes de datos, capaz de llevar modelos desde la experimentación hasta producción.GCP / Vertex AI Experiencia sólida y demostrable con Vertex AI .Vertex AI Pipelines, Model Registry y Workbench.Despliegue y gestión de modelos en producción.Experiencia avanzada con BigQuery : optimización de consultas, procesamiento distribuido y conectores externos.Python / Software Engineering Nivel avanzado de Python .Desarrollo de código modular, desacoplado, mantenible y testeable.Programación concurrente.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 similares.Optimización de entrenamiento e inferencia.MLOps Industrialización de modelos desde notebooks/Workbench hasta producción.Pipelines automatizados.Versionado de modelos.Despliegues reproducibles.Monitorización de modelos.DevOps Docker.CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI o 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.Se valorará especialmente Experiencia en Forecasting / Series Temporales .Previsión de demanda con alta cardinalidad.Estacionalidades, promociones y eventos.Estrategias cold-start .Deep Learning aplicado a forecasting: TFT, TiDE, PatchTST, TimesFM, Chronos, Transformers .GenAI / LLMOps: RAG, agentes, evaluación de modelos, prompt engineering y observabilidad.Optimización de hiperparámetros con Optuna, Ray Tune o similares.Paralelización de entrenamiento y optimización de inferencia.Optimización de costes computacionales.#J-*****-Ljbffr


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