ML Engineer – Forecasting, Optimización y MLOps

Buscamos un/a ML Engineer con experiencia en productivización de modelos de Machine Learning, previsión de demanda (Forecasting) y modelos de optimización para incorporarse a un proyecto del sector bancario.

La persona participará en la industrialización de modelos ya desarrollados, trabajando para llevarlos a entornos productivos con garantías de robustez, escalabilidad, trazabilidad y mantenibilidad.

El objetivo principal será transformar modelos analíticos en soluciones preparadas para producción, colaborando en la mejora de modelos de previsión de demanda basados en series temporales y modelos de optimización aplicados a la toma de decisiones operativas.

• Productivizar modelos de Machine Learning existentes, adaptándolos a los estándares técnicos y operativos del entorno bancario.

• Analizar y mejorar modelos de forecasting y previsión de demanda basados en series temporales.

• Diseñar y adaptar pipelines de entrenamiento, inferencia y generación de predicciones.

• Trabajar con entornos Azure Databricks y PySpark.

• Evaluar estrategias de reentrenamiento, actualización de modelos y persistencia de artefactos.

• Participar en la optimización de modelos y decisiones operativas, incluyendo la optimización de denominaciones.

• Integrar modelos con MLflow y herramientas corporativas de gobierno y despliegue.

• Aplicar buenas prácticas MLOps: versionado, testing, CI/CD, monitorización y trazabilidad.

• Diagnosticar incidencias en producción y realizar análisis de causa raíz.

• Colaborar con equipos de Data Engineering, Data Science, Plataforma y Negocio.

• Documentar soluciones, decisiones técnicas y procedimientos operativos.