Ml/Genai Engineer Para Impulsar Soluciones Avanzadas Con Llms
- Discuss this with your agent
- Open in Claude
- Open in ChatGPT
Role details
Tech stack
Job description
ML Engineer para impulsar soluciones avanzadas con LLMsNTT DATA somos todas las personas que la formamos.Un equipo de más de *** profesionales, tan diverso como diversos son los 50 paÃses en los que estamos presentes y los diferentes sectores en los que desarrollamos nuestra actividad:Telecomunicaciones, Sector Financiero (Banca y Seguros), Industria, Utilities, Sector Público y Sanidad.¿Nuestra misión?Ofrecer soluciones estratégicas, de negocio y tecnológicas, asà como el desarrollo y mantenimiento de aplicaciones, siendo un referente en consultorÃa.Todo gracias a la colaboración entre equipos, la calidad humana de nuestra gente y a que no nos conformamos con lo establecido, buscamos siempre la innovación que nos acerca al futuro.Nuestra esencia nos ha llevado a romper paradigmas y a brindar las soluciones que realmente se corresponden a las necesidades de cada cliente.Nuestro talento nos ha hecho poder decir con orgullo que somos una de las empresas reconocida un año más como Global Top Employer en este **.El modelo de ConsultorÃa en Banca de NTT DATA se basa en el asesoramiento integral a nuestros clientes, desde el ámbito estratégico al operativo, de procesos y tecnológico.¿Te apasiona la IA generativa y quieres trabajar en proyectos punteros que están redefiniendo la manera en la que las organizaciones interactúan con el dato?Si disfrutas creando, optimizando e industrializando soluciones basadas en Large Language Models, este rol es para ti.? Lo que harásDiseñar y evolucionar arquitecturas y modelos LLM para casos de uso reales.Implementar e industrializar la capa completa de gestión de agentes: infraestructura, pipelines, RAG, orquestación y despliegues.Optimizar la fiabilidad, rendimiento y escalabilidad de las soluciones.Trabajar con buenas prácticas de testing, calidad y CI/CD para garantizar entregas robustas.Lo que buscamos en tiExperiencia mÃnima de 2 años en roles de Machine Learning / AI Engineering.Conocimientos sólidos en LLMs, arquitecturas, frameworks y estrategias de optimización.Experiencia en testing, DevOps e integración continua (GIT, Jenkins u otros).Capacidad para trabajar en entornos dinámicos, aportar ideas y resolver problemas complejos.Plus que valoramos muchoFamiliaridad con servicios AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda, etc.).Conocimientos en Spark, pipelines distribuidos o procesamiento de datos a gran escala.Experiencia previa con RAG, vector stores o agentes inteligentes.Te ofrecemos un puesto desafiante con un impacto directo en la práctica, en la que nos centramos en el máximo desarrollo profesional de cada uno de nuestros empleados:?Formar parte de proyectos estratégicos donde la IA generativa es el motor de innovaciónAcceso a formación continua y certificaciones en ML/IA y cloud.Un equipo altamente técnico, colaborativo y orientado a la excelencia.?Plan de desarrollo profesional y tecnologÃas de última generaciónMantenemos una fuerte relación con las principales universidades.Potenciamos el networking entre nuestros empleados a través de actividades afterwork,campeonatos deportivos, etc.?Posibilidad de colaborar en la acción social de la CompañÃa, a través de su Fundación y lasnumerosas acciones que acometemos a lo largo del año.Trabajamos en un entorno smart working, flexible y con oficinas nuevas.En NTT DATA abunda la gente buena y la buena gente.Apostamos por una cultura inclusiva que reconoce y valora la diversidad.Trabajamos dÃa a dÃa para crear un entorno en el que podamos explorar, vivir y potenciar nuestra propia singularidad.#WeAreAllUnique #YouMakeUsUnique¡Te esperamos!San Sebastián de los Reyes, Community of Madrid, SpainPozuelo de Alarcón, Community of Madrid, Spain#J-***-Ljbffr
Requirements
Experiencia mÃnima de 2 años en roles de Machine Learning / AI Engineering. Conocimientos sólidos en LLMs, arquitecturas, frameworks y estrategias de optimización. Experiencia en testing, DevOps e integración continua (GIT, Jenkins u otros). Capacidad para trabajar en entornos dinámicos, aportar ideas y resolver problemas complejos. Plus que valoramos mucho Familiaridad con servicios AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda, etc.). Conocimientos en Spark, pipelines distribuidos o procesamiento de datos a gran escala. Experiencia previa con RAG, vector stores o agentes inteligentes. Te ofrecemos un puesto desafiante con un impacto directo en la práctica, en la que nos centramos en el máximo desarrollo profesional de cada uno de nuestros empleados: ?Formar parte de proyectos estratégicos donde la IA generativa es el motor de innovación Acceso a formación continua y certificaciones en ML/IA y cloud. Un equipo altamente técnico, colaborativo y orientado a la excelencia. ?Plan de desarrollo profesional y tecnologÃas de última generación Mantenemos una fuerte relación con las principales universidades. Potenciamos el networking entre nuestros empleados a través de actividades afterwork, campeonatos deportivos, etc. ?Posibilidad de colaborar en la acción social de la CompañÃa, a través de su Fundación y las numerosas acciones que acometemos a lo largo del año. Trabajamos en un entorno smart working, flexible y con oficinas nuevas.
About the company
ML Engineer para impulsar soluciones avanzadas con LLMs NTT DATA somos todas las personas que la formamos. Un equipo de más de *** profesionales, tan diverso como diversos son los 50 paÃses en los que estamos presentes y los diferentes sectores en los que desarrollamos nuestra actividad: Telecomunicaciones, Sector Financiero (Banca y Seguros), Industria, Utilities, Sector Público y Sanidad.
Apply for this position
This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.
Apply on www.buscojobs.com.esGood distractions
Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.
Moments
Explore playlistsVideos
See allRelated articles
See all
MLOps And AI Driven Development
Got AI ideas but no money? Here are 10 free ways to level up your AI skills with Google Cloud
MLOps – What’s the deal behind it?
What Are Large Language Models?