AI Lead Engineer | Agentic AI & LLM Governance | Claude

NTT DATA Europe & Latam; Comunidad de Madrid; Híbrido; EUR 70.000 - 110.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Modelo híbrido de trabajo

NTT DATA University

Seguro médico privado

Retribución flexible

Propensión a voluntariado e impacto

Descripción de la vacante

NTT DATA Europe & Latam busca un líder con experiencia en IA generativa y sistemas agentic para dirigir la Agentic Delivery Office en España. La misión es convertir la capacidad de varios agentes basados en Claude en un modelo operativo gobernable, seguro y escalable, manteniendo siempre la intervención humana cuando sea necesaria.

El candidato ideal coordinará el diseño de flujos entre agentes, definirá criterios de seguridad y trazabilidad, y trabajará con ingeniería y arquitectura para

Formación

• Al menos 3 años de experiencia en ingeniería de IA, ML o GenAI.
• Experiencia liderando decisiones técnicas en soluciones basadas en LLMs.
• Conocimientos de guardrails, controles y supervisión.
• Capacidad de establecer Human-in-the-Loop y revisión humana.

Responsabilidades

• Diseñar y configurar el modelo operativo de la Agentic Delivery Office.
• Orquestar agentes orientados a actividades funcionales, ingeniería, calidad y gestión del conocimiento.
• Definir mecanismos de seguridad, trazabilidad y uso responsable de IA.
• Establecer estándares, documentación y patrones reutilizables para evolucionar el modelo agentic.
• Colaborar con ingeniería, arquitectura y equipos funcionales para nuevos casos de uso.

Conocimientos

IA generativa

ingeniería de IA

Machine Learning

GenAI

agentes multiagente

observabilidad

trazabilidad

evaluación de modelos

Human-in-the-Loop

gobernanza IA

Herramientas

Claude

LLMs

APIs IA

Descripción del empleo

La IA puede acelerar el delivery. El reto es conseguir que lo haga sin perder control.

En NTT DATA buscamos una persona con experiencia en IA generativa y sistemas agentic para liderar la configuración, gobierno y operación de la Agentic Delivery Office.

Tu misión será hacer posible que distintos agentes basados en Claude participen de forma efectiva en actividades funcionales, de ingeniería, calidad y gestión del conocimiento, manteniendo siempre cuatro principios: seguridad, calidad, trazabilidad y responsabilidad humana.

No buscamos únicamente a alguien que sepa construir agentes.

Buscamos a quien pueda decidir cómo deben operar, qué pueden hacer, qué no deben hacer y cuándo una persona tiene que intervenir.

? Ubicación: España

? Modalidad: híbrida

? ¿Cuál será tu reto?

La Agentic Delivery Office actuará como capa de coordinación para diferentes agentes especializados dentro del ciclo de delivery.

Tu responsabilidad será convertir esa capacidad en un modelo operativo real, gobernado y escalable.

En tu día a día:

• Diseñarás y configurarás el modelo operativo de la Agentic Delivery Office, definiendo cómo interactúan los distintos agentes y equipos.
• Orquestarás agentes orientados a actividades funcionales, ingeniería, calidad y gestión del conocimiento.
• Definirás mecanismos obligatorios de Human-in-the-Loop, incluyendo puntos de revisión, aprobación y escalado humano.
• Establecerás criterios de seguridad, control de acceso, trazabilidad y uso responsable de los agentes.
• Diseñarás mecanismos de evaluación para medir calidad, consistencia y fiabilidad de las salidas generadas por IA.
• Monitorizarás el comportamiento de los agentes, investigarás desviaciones y ajustarás configuraciones, instrucciones y patrones de ejecución.
• Colaborarás con ingeniería, arquitectura y equipos funcionales para identificar nuevos casos de uso y determinar qué actividades pueden automatizarse de forma segura.
• Definirás estándares, documentación y patrones reutilizables para evolucionar el modelo agentic a medida que avance Policy360.

? ¿Qué buscamos?

Buscamos una persona con al menos 3 años de experiencia en ingeniería de IA, Machine Learning, GenAI o ámbitos equivalentes, y experiencia suficiente para liderar decisiones técnicas dentro de soluciones basadas en LLMs.

Nos interesa especialmente experiencia en:

• Generative AI, LLMs y Agentic AI.
• Diseño u orquestación de agentes o sistemas multiagente.
• Construcción de soluciones basadas en LLMs en entornos empresariales o de producción.
• Definición de guardrails, controles, permisos y mecanismos de supervisión.
• Human-in-the-Loop, procesos de aprobación y escalado.
• Evaluación de respuestas y comportamiento de modelos mediante métricas, pruebas o evaluation frameworks.
• Observabilidad, trazabilidad y monitorización de soluciones de IA.
• Integración de modelos mediante APIs y servicios dentro de arquitecturas empresariales.

Valoraremos especialmente experiencia trabajando con Claude, aunque no cerraría la búsqueda exclusivamente a personas que hayan utilizado este modelo: experiencia sólida con otros LLMs y capacidad para trabajar con arquitecturas agentic puede ser perfectamente transferible.

? El reto no es dar más autonomía a la IA

Es saber hasta dónde debe llegar esa autonomía.

En Policy360 convivirán agentes que ayudarán a interpretar necesidades funcionales, producir ingeniería, validar resultados y gestionar conocimiento.

El objetivo no será eliminar la intervención humana.

Será decidir dónde la IA puede acelerar el trabajo y dónde debe existir necesariamente una revisión humana.

Eso significa trabajar sobre preguntas como:

¿Qué puede ejecutar un agente sin aprobación?

¿Qué evidencias necesitamos conservar de cada decisión?

¿Cómo evaluamos que una respuesta sigue siendo fiable después de un cambio?

¿Qué ocurre cuando varios agentes participan en la misma tarea?

¿Cómo detectamos una desviación antes de que llegue a producción?

Tu trabajo estará precisamente en esa intersección entre automatización y control.

De construir agentes a operar un sistema agentic

Esta posición tiene una particularidad importante: no se limita al desarrollo de un caso de uso aislado.

Trabajarás sobre la forma en la que múltiples agentes deben funcionar como parte del delivery.

Esto implica diseñar:

• Roles y responsabilidades de cada agente.
• Flujos de interacción entre agentes.
• Contexto, instrucciones y fuentes de conocimiento.
• Mecanismos de validación.
• Gestión de excepciones.
• Auditabilidad y trazabilidad.
• Supervisión humana.
• Evolución de los agentes a medida que cambien los procesos.

El objetivo es construir un modelo que pueda escalar sin convertir la autonomía en una caja negra.

? Tecnología con criterio

En NTT DATA trabajamos uniendo estrategia y tecnología con una aproximación práctica y orientada a negocio. En este entorno se busca especialmente curiosidad tecnológica, excelencia y capacidad para combinar profundidad técnica con visión estratégica.

Además, NTT DATA ya trabaja con soluciones empresariales de IA generativa donde la seguridad, la gobernanza y la auditabilidad forman parte del diseño; por ejemplo, en uno de sus casos de uso recientes se describe una plataforma GenAI completamente auditable y con mecanismos explícitos de trazabilidad.

Aquí podrás trabajar muy cerca de una de las áreas que más está evolucionando actualmente en ingeniería de software: cómo integrar agentes de IA en procesos reales de producción manteniendo control humano y responsabilidad técnica.

? ¿Qué encontrarás en NTT DATA?

• ? Modelo de trabajo híbrido y horario flexible.
• Jornada intensiva los viernes y durante los meses de verano.
• ? Acceso a NTT DATA University, con formación técnica, metodológica, idiomas y habilidades profesionales.
• Acceso a certificaciones vinculadas a los principales ecosistemas tecnológicos.
• ? Seguro médico privado y seguros de vida y accidentes.
• Retribución flexible para servicios como restauración, transporte y guardería.
• ? Programas de voluntariado e iniciativas de impacto social.
• ? Un entorno tecnológico donde contrastar decisiones con especialistas de arquitectura, datos, ingeniería e IA.

Estos beneficios y medidas de flexibilidad están recogidos en la documentación interna de NTT DATA España y en el descriptivo utilizado para este tipo de posiciones.

? Este reto puede encajarte si...

Te interesa la IA generativa, pero te interesa todavía más cómo hacerla fiable cuando deja de ser una demo.

Si ha trabajado con agentes y ya te está haciendo preguntas sobre evaluación, seguridad, observabilidad o gobernanza.

Si quieres seguir cerca de la ingeniería, pero tener capacidad para establecer las reglas bajo las que operará todo un ecosistema de agentes.

Y si entiendes que una buena solución de Agentic AI no es la que elimina a las personas del proceso, sino la que automatiza con criterio y mantiene claro quién es responsable de cada decisión.

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