Ingeniero de IA Generativa: Soluciones Conversacionales RAG

NTT DATA Europe & Latam; Oviedo; Hybrid; EUR 50,000 - 75,000; Full time

Benefits offered by this job

Desarrollo de carrera

Formación adaptada

Gran equipo

Flexibilidad y conciliación

Proyectos punteros

La última tecnología

Retribución salarial competitiva

Beneficios sociales: tickets comida, y

Job summary

NTT DATA Europe & Latam busca un IA Engineer con experiencia en soluciones basadas en modelos de lenguaje para diseñar asistentes conversacionales, sistemas RAG y automatización inteligente. Participarás desde la selección e integración de modelos hasta el desarrollo backend y el despliegue en entornos productivos.

Se valorará experiencia en Python, librerías como PyTorch, TensorFlow, Transformers, Pandas, NumPy o PySpark, y conocimiento de bases de datos y plataformas en la nube (GCP, AWS,

Qualifications

• Al menos 2 años de experiencia en desarrollo de software y IA.
• Experiencia desarrollando aplicaciones y APIs con Python.
• Trabajo con LLM, RAG, agentes o asistentes conversacionales.
• Uso de PyTorch, TensorFlow, Transformers, Pandas, NumPy o PySpark.
• Conocimientos de bases de datos relacionales, vectoriales o sistemas orientados a eventos.
• Experiencia en Google Cloud, AWS o Azure, así como Docker, Git y herramientas CI/CD.
• Participación en despliegues de soluciones de IA en producción.

Responsibilities

• Construir soluciones completas de IA Generativa: asistentes conversacionales, sistemas RAG y agentes IA.
• Desarrollar backend, desplegar y operar soluciones en entornos productivos.
• Participar en la integración de modelos y su evolución en producción.

Skills

Python

LLMs

APIs

CI/CD

Tools

PyTorch

TensorFlow

Transformers

Pandas

NumPy

PySpark

Docker

Git

CI/CD tools

GCP

AWS

Azure

Job description

NTT DATA Europe & Latam busca un IA Engineer con experiencia en soluciones basadas en modelos de lenguaje para diseñar asistentes conversacionales, sistemas RAG y automatización inteligente. Participarás desde la selección e integración de modelos hasta el desarrollo backend y el despliegue en entornos productivos.

Se valorará experiencia en Python, librerías como PyTorch, TensorFlow, Transformers, Pandas, NumPy o PySpark, y conocimiento de bases de datos y plataformas en la nube (GCP, AWS,