Data Scientist - Genai
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¡Ampliamos nuestro equipo!¿Te apasiona la Inteligencia Artificial Generativa , las arquitecturas escalables y liderar proyectos innovadores con impacto internacional?Entonces sigue leyendo porque esto te puede interesar.Scalian es una empresa de más de ***** personas , con dimensión internacional y oficinas en Europa y América del Norte .Estamos especializados en dar servicios a diferentes clientes enfocados en Data, Cloud e Inteligencia Artificial , participando en proyectos estratégicos de gran escala.Usted podrÃa ser el solicitante perfecto para este trabajo.Lea toda la información asociada y asegúrese de presentar su candidatura.¿Qué buscamos?Como miembro clave del equipo de Data Scientists (GenAI), tu propósito será desarrollar e implementar soluciones avanzadas basadas en Inteligencia Artificial Generativa.Tendrás un impacto directo en la transformación de la interacción con el cliente mediante la creación de arquitecturas de LLMs robustas y escalables, asegurando la excelencia técnica y el rigor analÃtico en cada despliegue.Responsabilidades Principales: Construir sistemas multiagente aplicados a distintos casos de uso en el contexto bancario.Desarrollar y validar pipelines de datos especÃficos para GenAI.Experimentar con modelos generativos, optimizando el rendimiento mediante prompt engineering avanzado y marcos de evaluación (evals) de seguridad y coherencia.Gestionar riesgos asociados a la IA (sesgos, alucinaciones y privacidad) cumpliendo con los estándares de gobernanza del banco.Colaborar estrechamente con equipos de producto, ingenierÃa y diseño para traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas de alto impacto.Requisitos mÃnimos: MÃnimo 4 años de experiencia especÃfica en IA Generativa.GenAI & LLMs: Experiencia demostrable en diseño y construcción de arquitecturas y sistemas multiagente, planificación, tool-calling y workflows agentic.Conocimiento de patrones RAG (hybrid search, metadata filtering, re-ranking, contextual retrieval).Dominio experto de Python (Pandas, NumPy, Pydantic, Scikit-learn).Manejo de frameworks como LangChain, LangGraph y librerÃas como AgentsSDK Experiencia demonstrable en entornos Cloud, fundamentalmente AWS Valorable conocimiento del mundo financiero y bancario.Valorable Nivel fluido de inglés ¿Qué tendrás con nosotros?Participación en proyectos punteros de IA Generativa y Agentic AI Entorno internacional y colaborativo Modalidad de teletrabajo flexible.xiphteb 25 dÃas laborables de vacaciones Contrato indefinido Formación continua, certificaciones y desarrollo profesional Jornada flexible After works en las oficinas Tarde libre en tu cumpleaños Descuentos en gimnasios Retribución flexible Entorno inclusivo y diverso Compromiso con sostenibilidad ¡Despega en tu carrera con Scalian Spain!
Requirements
Requisitos mÃnimos: MÃnimo 4 años de experiencia especÃfica en IA Generativa. GenAI & LLMs: Experiencia demostrable en diseño y construcción de arquitecturas y sistemas multiagente, planificación, tool-calling y workflows agentic. Conocimiento de patrones RAG (hybrid search, metadata filtering, re-ranking, contextual retrieval). Dominio experto de Python (Pandas, NumPy, Pydantic, Scikit-learn). Manejo de frameworks como LangChain, LangGraph y librerÃas como AgentsSDK Experiencia demonstrable en entornos Cloud, fundamentalmente AWS Valorable conocimiento del mundo financiero y bancario. Valorable Nivel fluido de inglés ¿Qué tendrás con nosotros? Participación en proyectos punteros de IA Generativa y Agentic AI Entorno internacional y colaborativo Modalidad de teletrabajo flexible.
Benefits & conditions
xiphteb 25 dÃas laborables de vacaciones Contrato indefinido Formación continua, certificaciones y desarrollo profesional Jornada flexible After works en las oficinas Tarde libre en tu cumpleaños Descuentos en gimnasios Retribución flexible Entorno inclusivo y diverso Compromiso con sostenibilidad ¡Despega en tu carrera con Scalian Spain!
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Scalian es una empresa de más de ***** personas , con dimensión internacional y oficinas en Europa y América del Norte .
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