Experto Sénior en Soluciones de IA

Experiencia: 2 años

Lo que valoramos...

• Formación en Ingeniería/Grado en Informática, Inteligencia Artificial, Telecomunicaciones o similar (STEM).

Conocimientos/skills

• Python; Experiencia desarrollando en Python y en frameworks de orquestación de agentes (LangGraph, LangChain o similares).
• RAG, tool calling, protocolos de integración de agentes (MCP).
• Experiencia en Copilot y flujos de Power Automate.
• Contenedores (Docker); nociones de CI/CD.

Experiencia

• 3-5 años en desarrollo de soluciones de IA y al menos 1-2 años en proyectos de IA generativa o agentes.
• Profesional con experiencia en el diseño, desarrollo y puesta en producción de soluciones de IA generativa y sistemas agénticos, capaz de transformar necesidades de negocio en soluciones técnicas escalables y fiables. Conocimientos de desarrollo software, integración de modelos fundacionales y arquitecturas de agentes, trabajando tanto en entornos pro-code como en plataformas low-code cuando aporten valor.
• Acostumbrado a operar en entornos corporativos exigentes y regulados, colaborando con áreas de negocio, arquitectura, datos, seguridad y producción para garantizar la calidad, sostenibilidad y adopción de las soluciones desplegadas. Orientado a la excelencia técnica, la reutilización de componentes, la mejora continua y la entrega de soluciones listas para producción.

• Valorable experiencia en observabilidad y evaluación de LLMs (métricas de calidad, testing de prompts/agentes).
• Valorable experiencia con hyperscalers (Azure/OpenAI, Google Cloud, AWS) y con plataformas de datos (Snowflake, Microsoft Fabric).
• Conocimiento de metodologías ágiles.

Nivel de estudios: Diplomatura / Ingeniería Técnica

Idiomas

• Inglés (documentación técnica).

Vacante: ROL Data Scientist & IA

Lo que harás en tu día a día...

Construir soluciones de IA agéntica prácticas, fiables y escalables sobre la plataforma de Banco Sabadell, integrando capacidades de los modelos (tool calling, RAG, patrones agénticos) en agentes y flujos que resuelven los casos de uso definidos junto con negocio. Responsable de la calidad técnica, robustez, rendimiento del código y las soluciones desplegadas en producción.

Aplica conocimientos en matemáticas, estadística y programación para analizar e interpretar datos empresariales. Sus funciones incluyen la recolección y procesamiento de datos de diversas fuentes, el análisis exploratorio para identificar patrones y tendencias, y la creación de modelos predictivos utilizando técnicas de machine learning, entre otras. Sus aportaciones e interpretación de datos guían en la toma de decisiones y la planificación estratégica de la Entidad

• Crear, desarrollar y desplegar soluciones de Inteligencia Artificial, incluyendo IA Generativa y sistemas agénticos (Pro-Code y Low-Code).
• Desarrollar productos de IA robustos, escalables y reutilizables, preparados para su funcionamiento en entornos de producción.
• Velar por la escalabilidad, la gobernanza y la sostenibilidad de las soluciones de Inteligencia Artificial a lo largo de su ciclo de vida.
• Implementar patrones de RAG, tool calling e integración de agentes con sistemas internos (APIs, bases de datos) mediante protocolos como MCP.
• Usar contenedores y desplegar soluciones mediante Docker, colaborando en la automatización de los procesos de integración, validación y despliegue continuo del software (CI/CD)
• Definir e implementar mecanismos de observabilidad, trazabilidad y evaluación de LLMs/agentes (calidad de respuesta, latencia, coste, seguridad).
• Garantizar que las soluciones cumplan con la normativa vigente (como el IA Act), así como con los principios de seguridad, privacidad y uso responsable de la IA.

Localización: España > Barcelona > Sabadell

Posibilidad Multiubicación: No

Referencia: 38742

317 Técnicas estadísticas y Econometría

15 Creación cuadros de mando (Excel MicroStrategy Dossiers Power BI Tableau QlikView Kibana/Graphana)

314 Conocimiento especializado de producto/servicio según función

14 IA: Inteligencia Artificial (cognitivos, generativa, etc.)

91 Modelización datos & analítica avanzada & Maching Learning (Python / R / Scala, PySPark /Matlab/SAS, etc.)

283 Técnicas exposición en público

11 Ciclo de vida del dato: modelo funcional y gobierno del dato

92 Tratamiento y transformación de datos (Excel avanzado, SQL, SAS, herramientas Business Intelligence...)

221 Disponer de Benchmark y tendencias mercado

20 Modelos Predictivos y Proyección

247 Matemáticas: conocimientos y aplicación metodológica

382 Negociación organizacional