AI Engineer

Buscamos un/a Senior AI Engineer para diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones de Inteligencia Artificial con impacto real en negocio.

Formarás parte de la ampliación del proyecto de AIOps , contribuyendo a la ejecución de casos de uso reales dentro de las Operaciones del banco y ayudando a escalar soluciones de IA a entornos críticos.

Trabajarás en proyectos de ML y LLMs desde la idea hasta producción, colaborando estrechamente con equipos de Producto, Data y Software en un entorno técnico, colaborativo y en evolución constante., * Diseñar y desarrollar soluciones de IA/ML end-to-end (desde el prototipo hasta producción).

• Definir la arquitectura del sistema (modelos, servicios, pipelines de datos, inferencia en tiempo real/batch).
• Entrenar, evaluar y mejorar modelos (feature engineering, experimentación, métricas, análisis de errores, mitigación de sesgos).
• Industrializar modelos (MLOps): versionado, reproducibilidad, CI/CD, despliegue, monitorización, retraining, gestión de drift.
• Optimizar rendimiento y costes (latencia, throughput, cuantización, batching, ...).
• Asegurar calidad y gobernanza: trazabilidad, documentación, cumplimiento (privacidad, seguridad, políticas internas, auditoría).
• Contribuir a la calidad del código y a las buenas prácticas del equipo, apoyando a perfiles junior y mid.

• Proyectos de IA con impacto real y visibilidad.
• Trabajo cercano con equipos multidisciplinares y para un cliente muy top en el sector banca.
• Espacio para aprender, experimentar y proponer mejoras técnicas.
• Entorno colaborativo y diverso.
• Flexibilidad y cultura orientada a resultados., * Experiencia desarrollando y desplegando modelos de Machine Learning en entornos de producción.
• Experiencia con LLMs : prompting, RAG, embeddings, fine-tuning y evaluación de calidad.
• Buen dominio de Python y fundamentos de ingeniería de software (testing, clean code, diseño de APIs).
• Data engineering básico-medio: SQL, calidad de datos, pipelines (batch/stream), formatos y orquestación.
• Capacidad para explicar decisiones técnicas, riesgos y trade-offs a públicos técnicos y no técnicos

Deseable

• Conocimientos de cloud (AWS, Azure o GCP) y servicios gestionados de ML.
• Experiencia con prácticas de MLOps (versionado, reproducibilidad, despliegue y monitorización).
• Conocimientos de Docker/Kubernetes y serving (FastAPI, gRPC).
• Experiencia en NLP o Computer Vision, según el dominio.
• Experiencia previa en mentoring o revisiones de código/diseño.

We have the world’s best talent that design, run, and manage the most advanced and reliable technology infrastructure each day. Together, we think holistically about the health of these vital technology ecosystems.

We will be a focused, independent company that builds on our foundation of excellence by creating systems in new ways. Bringing in the right partners, investing in our business, and working side-by-side with our customers to unlock potential. We're raising the bar.