Data Engineering Senior Expert I - Data Transformation - AI Transformation & Engineering Colombia

BBVA MÉXICO; Bogotá; On-site; COP 120,000,000 - 240,000,000; Full time

Job summary

BBVA busca un Ingeniero de IA y Líder Técnico para diseñar, desarrollar y desplegar soluciones empresariales de IA Generativa en la nube. Será el referente técnico, garantizando viabilidad, escalabilidad y liberación exitosa en AWS/Azure, con mentoría al equipo y decisiones arquitectónicas críticas.

Se requieren 5–8 años en software/arquitectura, 2–3 años en IA con AWS y experiencia en producción. Se valora experiencia en CI/CD, Python e IaC para entornos multi-cuenta.

Qualifications

• Experiencia mínima 5–8 años en ingeniería de software o arquitectura de datos.
• Experiencia 2–3 años liderando soluciones IA con servicios de AWS y consumo de APIs de LLMs.
• Historial comprobable en proyectos de IA desde ideación hasta producción.
• Dominio de Python y CI/CD, con IaC.

Responsibilities

• Liderar técnicamente la ejecución de proyectos de IA en entornos productivos.
• Diseñar y validar arquitecturas escalables y seguras para soluciones IA.
• Mentoría técnica al equipo y toma de decisiones arquitectónicas.
• Gestión de pipelines CI/CD y aseguramiento de la calidad del código.

Skills

Liderazgo técnico

Prompt Engineering

Python

CI/CD

AWS

Azure

APIs REST/GraphQL

Education

Ingeniería de Sistemas

Maestría/Ph.D. en IA

Tools

AWS Lambda

DynamoDB

OpenSearch

LLMs APIs

Bedrock

Kubernetes

Jenkins

Bitbucket

IaC

Terraform

Job description

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BBVA es una empresa global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países en los que damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales que trabajamos en equipos multidisciplinares y de perfiles tan diversos como financieros, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros o diseñadores.

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Función principal del cargo:

Ingeniero de IA y Líder Técnico responsable de la arquitectura, diseño, desarrollo y despliegue de soluciones empresariales de vanguardia basadas en Inteligencia Artificial Generativa. Este rol es el máximo referente técnico del equipo de desarrollo y actúa como el puente estratégico entre la ejecución tecnológica y los objetivos de negocio (paso previo a gerencia). Liderará técnicamente la ejecución de proyectos de IA, garantizando su viabilidad, escalabilidad y exitosa liberación en ambientes productivos en la nube (AWS y Azure). Brindará mentoría técnica al equipo, tomará decisiones arquitectónicas críticas y asegurará las mejores prácticas de ingeniería.

Formación académica requerida:

• Pregrado/Grado: Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Ingeniería Electrónica, Mecatrónica, Telecomunicaciones, Estadística, Matemáticas o Física.
• Postgrado (Maestría o Doctorado - Ph.D.): Altamente deseable, especialmente con enfoque en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) o campos afines.

Tipo y años de experiencia:

• Experiencia general: Mínimo 5 a 8 años de experiencia en ingeniería de software, arquitectura de datos o desarrollo backend.
• Experiencia específica en IA: Mínimo 2 a 3 años de experiencia práctica y demostrable liderando y desarrollando soluciones con servicios de AWS (Lambda, DynamoDB, OpenSearch), consumiendo APIs de LLMs (ej. OpenAI, Bedrock, Gemini) con aplicación avanzada de Prompt Engineering.
• Experiencia en Producción (Requisito Obligatorio): Es indispensable contar con un historial comprobado liderando la ejecución técnica de proyectos de IA desde su fase de ideación hasta su liberación, estabilización y mantenimiento en ambientes productivos de alta exigencia en entornos empresariales.
• Gestión avanzada de pipelines de CI/CD (Jenkins, Bitbucket), sólido dominio de Python, e Infraestructura como Código (IaC).

Conocimientos técnicos y Arquitectura :

• Arquitectura y Diseño de Sistemas: Capacidad para diseñar arquitecturas escalables, seguras y resilientes para aplicaciones impulsadas por IA. Conocimiento profundo en patrones de diseño y microservicios.
• Desarrollo e Integración de APIs: Experiencia avanzada en el diseño, construcción y exposición de APIs (ej. RESTful, GraphQL) desde cero, bajo estándares empresariales. Capacidad para consumir, integrar y gestionar APIs de terceros de manera eficiente, segura y con alta concurrencia.
• Cloud (AWS): Experiencia práctica y toma de decisiones sobre servicios de AWS para computación y orquestación (AWS Lambda, AWS App Runner). Diseño de bases de datos NoSQL (AWS DynamoDB) y motores de búsqueda/analítica (AWS OpenSearch). Comprensión profunda de redes, seguridad (IAM) y configuración de infraestructura en AWS.
• Contenedores y Orquestación: Experiencia avanzada en creación, optimización y gestión de imágenes Docker. Conocimientos sólidos en Kubernetes (o servicios gestionados como AWS EKS) para la orquestación, despliegue, monitoreo y escalado de contenedores.
• IA Generativa y MLOps: Dominio de los conceptos fundamentales de los LLMs, Fine-Tuning, RAG (Retrieval-Augmented Generation) y modelos de embeddings. Excelencia en Prompt Engineering. Experiencia productiva con APIs de modelos de IA (OpenAI, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service). Conocimientos en MLOps (monitoreo de modelos, evaluación de respuestas, gestión del ciclo de vida del LLM).
• DevOps y CI/CD: Implementación y supervisión de pipelines complejos de integración y despliegue continuo (Jenkins, Bitbucket). Dominio de infraestructura como código (IaC) para entornos multicuenta/multientorno.
• Cloud (Azure): Se valorará positivamente la experiencia con servicios equivalentes de IA (Azure OpenAI) y computación en Microsoft Azure.

Habilidades de Liderazgo y Blandas (Requisito Obligatorio) :

• Liderazgo Técnico (Tech Lead): Capacidad demostrable para guiar, evaluar y hacer mentoría ( mentoring ) a desarrolladores de menor seniority, elevando el nivel técnico del equipo.
• Visión Estratégica y de Negocio: Habilidad para traducir requerimientos complejos de negocio en soluciones técnicas viables, evaluando el ROI tecnológico y el esfuerzo.
• Gestión de Stakeholders: Excelentes habilidades de comunicación para explicar conceptos técnicos complejos de IA a audiencias no técnicas (gerencia, clientes, áreas de negocio).
• Toma de Decisiones: Proactividad, autonomía técnica y capacidad para tomar decisiones arquitectónicas crít