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Responsable de Ingeniería de Innovación en IA

Presencial en Madrid·Jornada completa·Añadida hace 6 días (comprobada el 12 nov)

BBVA

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Nuestro resumen

Modalidad: Presencial, Madrid
Contrato: Jornada completa
Inglés: Obligatorio
Experiencia: 8+ años

Habilidades

Se valora

Requisitos

Qué buscan

Experiencia en el ciclo de vida completo de proyectos de ML y NLP: exploración de datos (EDA), construcción de datasets, selección y entrenamiento de modelos, evaluación y monitorización.
Experiencia desarrollando soluciones analíticas productivas, pipelines de ML y servicios de inferencia.
Experiencia en MLOps: automatización de pipelines, integración y despliegue continuo, observabilidad y monitorización de modelos.
Experiencia trabajando en entornos cloud, especialmente AWS y GCP, y desplegando e integrando soluciones de ML en cloud.
Conocimiento de infraestructura como código (IaC), por ejemplo CloudFormation.
Experiencia con Git y prácticas CI/CD para integración y despliegue de software.
Programación en Python; se valorará experiencia con TypeScript o Node.js.
Experiencia con frameworks de orquestación de LLMs y agentes, como LangGraph, Agents SDK, AWS Strands u otros equivalentes.
Experiencia utilizando agentes de programación como Codex, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot o herramientas similares.
Comprensión de riesgos asociados a los modelos generativos, incluidos la alucinación de hechos, los sesgos, la impredecibilidad y las omisiones en la generación.

Se valorará

Experiencia con otros entornos cloud, como GCP / Vertex AI.
Experiencia en entornos on-premise.
Experiencia en el sector bancario, en plantilla o en consultoría.
Espíritu de equipo y capacidad para trabajar de forma colaborativa.
Capacidad para explicar conceptos técnicos a perfiles no técnicos.
Mentalidad analítica y orientación a la experimentación.
Flexibilidad y adaptación a entornos tecnológicos en evolución.

El puesto

Misión del puesto

Buscamos una persona para el puesto de Manager AI Innovation Engineer, con un perfil de más de 8 años de experiencia en Machine Learning, GenAI y en el desarrollo de proyectos y soluciones que combinen datos y modelos analíticos y de ML. Se combinará experimentación analítica avanzada con el desarrollo de soluciones basadas en LLMs y arquitecturas agénticas, desde la definición del caso de uso hasta su puesta en producción.

Qué harás

Responsabilidades principales

Evaluación y experimentación con GenAI

Desarrollo de soluciones basadas en LLMs y sistemas agénticos

Investigación aplicada y transferencia de conocimiento

Requisitos técnicos

Machine Learning Engineering

Infraestructura, cloud y herramientas

Riesgos de los modelos generativos

Competencias personales

Seleccionar y evaluar comparativamente modelos fundacionales para distintos casos de uso, incluidas aplicaciones de lenguaje, voz y soluciones multimodales.
Diseñar y ejecutar planes de evaluación, definiendo métricas técnicas y de negocio y comparando modelos en distintos escenarios.
Construir de forma iterativa datasets de entrenamiento, validación y evaluación.
Adaptar modelos generativos y discriminativos mediante fine-tuning u otras técnicas equivalentes.
Definir metodologías de experimentación controlada, como pruebas A/B, y validar KPIs analíticos asociados a soluciones basadas en LLM.
Diseñar y desarrollar soluciones analíticas basadas en LLMs, incluidas arquitecturas que combinen varios modelos.
Diseñar y desarrollar sistemas agénticos en los que los modelos interactúen con herramientas, APIs, fuentes de conocimiento externas y modelos de ML.
Desarrollar flujos de razonamiento y orquestación de modelos, con planificación de tareas, uso de herramientas y composición de varios pasos de inferencia.
Construir bases de conocimiento y datasets de dominio para alimentar modelos generativos.
Crear sistemas donde los LLMs funcionen como interfaces inteligentes para interactuar con sistemas y datos corporativos.
Desarrollar pipelines de inferencia y servicios backend; integrar modelos con sistemas y operativas del banco, incluidas APIs y sistemas corporativos.
Participar en ciclos iterativos de experimentación, desde el prototipo hasta la solución productiva.
Explorar de forma continua avances en LLMs, modelos fundacionales, técnicas avanzadas de NLP y arquitecturas agénticas.
Evaluar tecnologías y frameworks relevantes para soluciones de IA generativa.
Comunicar conceptos técnicos a audiencias internas con distintos niveles de especialización.

Skills

English Language, Machine Learning (ML), Object-Oriented Programming (OOP), Tensorflow

Sobre BBVA

BBVA (Banco Bilbao Vizcaya Argentaria) es un grupo bancario multinacional español y una de las mayores instituciones financieras de Europa, con una fuerte presencia en banca minorista, banca corporativa y de inversión, e innovación fintech. Con sede en Madrid, BBVA opera en más de 25 países, atiende a más de 70 millones de clientes y es reconocido por su liderazgo en la transformación digital dentro del sector bancario. El banco también es un actor importante en las finanzas sostenibles, con compromisos significativos en bonos verdes y préstamos relacionados con el clima.

En España, BBVA es líder del mercado, con su sede en Madrid y una amplia red de oficinas y sucursales en todo el país. La empresa es conocida por su cultura laboral innovadora e impulsada por la tecnología, invirtiendo fuertemente en IA, ciencia de datos y analítica avanzada. Para los profesionales internacionales, BBVA ofrece un entorno dinámico con oportunidades en finanzas cuantitativas, ciencia de datos y banca corporativa, y recluta activamente talento de todo el mundo, especialmente en su centro de Madrid. El compromiso del banco con la sostenibilidad y la innovación digital lo convierte en un empleador atractivo para aquellos que buscan trabajar en una institución financiera con visión de futuro.

Sector: Banca y fintech
Fundación: 1857
Plantilla: 100,000–150,000
Sede: Madrid, España
En España: Madrid, Barcelona

Datos prácticos

BBVA tiene su sede en Madrid, España, y es uno de los bancos más grandes de Europa, ofreciendo una amplia gama de oportunidades profesionales en finanzas, tecnología y ciencia de datos.
La empresa tiene un fuerte compromiso con la innovación digital, con una inversión significativa en IA y analítica de datos, lo que lo convierte en un lugar ideal para profesionales de tecnología y datos.
BBVA ofrece programas de movilidad internacional, permitiendo a los empleados trabajar en su red global en Europa, América Latina y Estados Unidos.
El banco es líder en sostenibilidad, con el objetivo de movilizar 300 mil millones de euros en financiación verde para 2025, brindando oportunidades para profesionales interesados en finanzas sostenibles.
La cultura laboral de BBVA enfatiza la innovación, la diversidad y la inclusión, con un enfoque en el bienestar de los empleados y el desarrollo profesional.

En sus propias palabras

Sobre la empresa y el equipo

BBVA is a global company with more than 160 years of history that operates in more than 25 countries where we serve more than 80 million customers. We are more than 121,000 professionals working in multidisciplinary teams with profiles as diverse as financiers, legal experts, data scientists, developers, engineers and designers.

AI Innovation, dentro de AI Transformation, tiene la responsabilidad de conocer y explorar tanto nuevas tecnologías como nuevos modelos y soluciones de Inteligencia Artificial que puedan tener impacto y adopción por parte de BBVA.

Desde la creación de los Robots y la definición de The Frame como framework y habilitador clave para la escalabilidad de la IA, se requiere un esfuerzo grande tanto de investigación, como innovación como de supervisión estratégica y de "advisory" dentro de la organización.

Dentro de AI Innovation, el AI Lab, explora, evalúa y desarrolla soluciones avanzadas basadas en modelos fundacionales, Large Language Models (LLMs) y sistemas agénticos para casos de uso estratégicos del banco. El equipo trabaja en todo el ciclo de vida: desde la evaluación experimental de modelos hasta la construcción de prototipos y su integración en entornos productivos.

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