Data Scientist Genai (Sector Banca) Madrid

Kirey España; Lugo; Presencial; EUR 65.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Kirey España busca un/a Data Scientist especializado/a en Inteligencia Artificial Generativa para un proyecto estratégico en el sector bancario, con foco en el diseño, desarrollo e implementación de soluciones avanzadas de IA en un entorno corporativo internacional.

Se valorará experiencia en Python, ML/DL, herramientas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn, despliegue con Docker y Kubernetes, y capacidad para traducir conceptos técnicos a lenguaje de negocio, además de manejar inglés (C1/C2).

Formación

• Experiencia sólida en Python
• Conocimiento avanzado en Machine Learning y Deep Learning
• Experiencia con librerías: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
• Experiencia en IA Generativa: RAG, GraphRAG, embeddings y agentes
• Conocimiento en fine-tuning (LoRA / QLoRA)
• Experiencia en entornos cloud: AWS, Azure o GCP
• Uso de plataformas como Azure ML o Databricks
• Despliegue de modelos con Docker y Kubernetes
• Conocimiento de métricas de monitorización de modelos
• Excelentes habilidades de comunicación en español e inglés (C1/C2)
• Capacidad para traducir conceptos técnicos en lenguaje de negocio (business storytelling)

Responsabilidades

• Participarás en el desarrollo de soluciones avanzadas de IA y GenAI, trabajando en:
• Diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y Deep Learning
• Implementación de soluciones de IA Generativa (GenAI)
• Construcción de arquitecturas basadas en RAG, GraphRAG y Embeddings
• Diseño e implementación de Agentes de IA
• Fine-tuning de modelos utilizando técnicas como LoRA y QLoRA
• Desarrollo de Knowledge Graphs, ontologías y taxonomías
• Monitorización del rendimiento de modelos en producción (latencia, throughput, drift, perplexity)
• Aplicación de principios de IA Responsable y Explainable AI (XAI)
• Despliegue de soluciones en entornos cloud

Conocimientos

Python

Machine Learning

Deep Learning

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

GenAI

LoRA/QLoRA

Cloud platforms

Docker

Kubernetes

Azure ML / Databricks

Herramientas

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

Docker

Kubernetes

Azure ML

Databricks

Descripción del empleo

¿Te apetece formar parte de una compañía en pleno crecimiento y trabajar rodeado del mejor TALENTO en proyectos realmente innovadores? En Kirey España , es posible y ¡nos gustaría conocerte! Actualmente seleccionamos un/a Data Scientist especializado/a en Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) para incorporarse a un proyecto estratégico dentro del sector bancario.

Se trata de una posición de alto nivel técnico, con foco en el diseño, desarrollo e implementación de soluciones avanzadas de IA en un entorno corporativo internacional.

Requisitos técnicos

• Experiencia sólida en Python
• Conocimiento avanzado en Machine Learning y Deep Learning
• Experiencia con librerías: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
• Experiencia en IA Generativa: RAG, GraphRAG, embeddings y agentes
• Conocimiento en fine-tuning (LoRA / QLoRA)
• Experiencia en entornos cloud: AWS, Azure o GCP
• Uso de plataformas como Azure ML o Databricks
• Despliegue de modelos con Docker y Kubernetes
• Conocimiento de métricas de monitorización de modelos
• Excelentes habilidades de comunicación en español e inglés (C1/C2)
• Capacidad para traducir conceptos técnicos en lenguaje de negocio (business storytelling)

¿Qué harás?

• Participarás en el desarrollo de soluciones avanzadas de IA y GenAI, trabajando en:
• Diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y Deep Learning
• Implementación de soluciones de IA Generativa (GenAI)
• Construcción de arquitecturas basadas en RAG, GraphRAG y Embeddings
• Diseño e implementación de Agentes de IA
• Fine-tuning de modelos utilizando técnicas como LoRA y QLoRA
• Desarrollo de Knowledge Graphs, ontologías y taxonomías
• Monitorización del rendimiento de modelos en producción (latencia, throughput, drift, perplexity)
• Aplicación de principios de IA Responsable y Explainable AI (XAI)
• Despliegue de soluciones en entornos cloud