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# Lead AI Engineer

- **Company:** Kyndryl
- **Location:** Madrid, Spain
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), .NET Framework, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Configuration Management Databases, Computer Engineering, DevOps, Python (Programming Language), Solution Deployment Descriptor, Google Cloud, Retrieval-Augmented Generation, Kubernetes, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** August 29, 2026
- **Apply:** https://dejobs.org/x/x/9491D020CC6641BE8975A0859327C433/job/

## About the Role

* Mínimo 5 años de experiencia profesional, incluyendo experiencia relevante en proyectos de Inteligencia Artificial.
 * Experiencia en:
 * Diseño de arquitecturas de AIOps y agentes inteligentes.
 * Implementación de soluciones RAG (Retrieval Augmented Generation).
 * Integración con sistemas ITSM/BMC, CMDB y herramientas de observabilidad.
 * Definición de pipelines de datos para análisis de impacto y simulaciones.
 * Experiencia como Software Engineer en proyectos complejos.
 * Sólidos conocimientos de desarrollo en alguno de los siguientes lenguajes: Python, Java o .NET.
 * Experiencia trabajando con XML, JSON y servicios REST.
 * Conocimientos de arquitecturas de microservicios, contenedores (Docker y Kubernetes) y sistemas de mensajería., * Titulación universitaria en Ingeniería Informática o disciplina técnica relacionada.
 * Certificación en Azure, AWS o Google Cloud Platform.
 * Experiencia con herramientas DevOps y prácticas modernas de ingeniería.

## Description

Buscamos un/a Lead AI Engineer para participar en un proyecto estratégico del sector público, contribuyendo al diseño, desarrollo e implantación de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial en entornos críticos.

La persona seleccionada trabajará en la implementación de soluciones basadas en IA Generativa, arquitecturas RAG y agentes inteligentes, colaborando con equipos multidisciplinares para acelerar la adopción de capacidades de automatización e inteligencia operacional., * Desarrollar soluciones end-to-end de Inteligencia Artificial a partir de documentación funcional, diseños técnicos y especificaciones definidas.

 * Implementar componentes basados en arquitecturas agentic garantizando su integración en entornos productivos.
 * Participar en la definición e implementación de arquitecturas de IA escalables, incluyendo bases de datos vectoriales y flujos de prompting.
 * Diseñar e implementar pipelines LLMOps para asegurar despliegues fiables y mantenibles.
 * Colaborar en la estimación técnica de iniciativas de IA, considerando aspectos como costes de ejecución, rendimiento y escalabilidad.
 * Diseñar e implementar soluciones de AIOps y agentes inteligentes aplicados a entornos operacionales.
 * Integrar soluciones de IA con plataformas ITSM/BMC, CMDB y herramientas de observabilidad.


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