Senior Ai Engineer (M/F/D), Sevilla

T-Systems; Sevilla; Presencial; EUR 70.000 - 110.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

T-Systems en Sevilla busca un Ingeniero Senior de IA para diseñar, desarrollar e industrializar soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial y ML en entornos de producción. Liderarás plataformas de MLOps, integrando modelos a APIs y microservicios, con un fuerte énfasis en CI/CD, pruebas y seguridad.

Requiere más de 5 años de experiencia, dominio de Python y frameworks de IA, y capacidad para liderar equipos multidisciplinares en entornos ágiles.

Formación

• Más de 5 años de experiencia diseñando, desarrollando e industrializando soluciones de IA/ML en entornos empresariales.
• Dominio de Python y ecosistema IA/ML con frameworks como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn.
• Experiencia en pipelines de MLOps, CI/CD, contenedorización y orquestación con Docker/Kubernetes.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y liderar implementación de soluciones de IA en producción, asegurando escalabilidad y mantenibilidad.
• Definir plataformas y pipelines de MLOps para entrenamiento, validación, despliegue y monitorización de modelos.
• Liderar adopción de buenas prácticas de ingeniería, pruebas automatizadas y documentación técnica.
• Colaborar con Data Science y negocio para transformar prototipos en servicios productivos.

Conocimientos

Python

ML/AI

MLOps

Docker

Kubernetes

Git

REST APIs

LangChain

LLMs

CI/CD

Azure/AWS/GCP

Herramientas

Kubeflow

MLflow

LlamaIndex

Semantic Kernel

Descripción del empleo

Senior AI Engineer (m/f/d) Descripción del empleo Diseñar, desarrollar y liderar la implementación de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para entornos de producción, garantizando su escalabilidad, fiabilidad y mantenibilidad. Definir, implementar y evolucionar plataformas y pipelines de MLOps que automaticen el ciclo de vida completo de los modelos: entrenamiento, validación, versionado, despliegue, monitorización y gobierno. Colaborar estrechamente con equipos de Data Science para industrializar modelos, transformando prototipos y notebooks en servicios productivos de alto rendimiento. Diseñar y desarrollar APIs, microservicios y arquitecturas orientadas a la integración de modelos de IA y LLMs con aplicaciones empresariales y procesos de negocio. Liderar la adopción de buenas prácticas de ingeniería del software, incluyendo testing automatizado, revisión de código, documentación técnica, observabilidad y diseño modular. Diseñar e implementar procesos de CI/CD para aplicaciones y modelos de IA, promoviendo la automatización y la entrega continua. Definir e implantar estrategias de monitorización de modelos, incluyendo métricas de rendimiento, detección de drift, calidad de datos, explicabilidad y alertado. Integrar soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas cloud y ecosistemas empresariales, asegurando altos estándares de seguridad, rendimiento y resiliencia. Participar en el diseño de arquitecturas de referencia para soluciones de IA, estableciendo estándares técnicos, patrones de desarrollo y mejores prácticas dentro de la organización. Actuar como referente técnico, proporcionando mentoría a perfiles junior y colaborando en la toma de decisiones tecnológicas y la evolución de la plataforma de IA. Trabajar en equipos multidisciplinares bajo metodologías ágiles, colaborando con áreas de negocio, ingeniería, arquitectura y operaciones para maximizar el impacto de las soluciones de IA. Requisitos Más de 5 años de experiencia diseñando, desarrollando e industrializando soluciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning o IA Generativa en entornos empresariales. Sólida experiencia en ingeniería del software, aplicando principios de diseño, arquitectura, testing automatizado, revisión de código, documentación y buenas prácticas de desarrollo. Dominio de Python y del ecosistema de IA/ML, incluyendo frameworks como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers y librerías para IA Generativa. Experiencia demostrable en el diseño e implementación de plataformas y pipelines de MLOps que cubran el ciclo de vida completo de modelos y aplicaciones de IA. Conocimiento avanzado de control de versiones con Git y de procesos de integración y despliegue continuo (CI/CD). Experiencia en contenerización y orquestación de aplicaciones mediante Docker y Kubernetes. Experiencia desarrollando y desplegando servicios de IA mediante APIs REST, microservicios, procesamiento batch y arquitecturas orientadas a eventos. Experiencia en arquitecturas cloud sobre Azure, AWS o Google Cloud Platform, aprovechando servicios nativos para IA, datos y despliegue. Conocimiento en integración de soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas distribuidas y ecosistemas empresariales. Experiencia colaborando con equipos multidisciplinares y capacidad para liderar decisiones técnicas, mentorizar a otros ingenieros y comunicar soluciones complejas a diferentes perfiles. Se valorará especialmente Experiencia en IA Generativa, incluyendo el desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs, RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes inteligentes y orquestación mediante frameworks como LangChain, LlamaIndex o Semantic Kernel. Experiencia trabajando con plataformas de IA y MLOps como Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, MLflow, Kubeflow, Vertex AI, Amazon SageMaker o plataformas equivalentes. PyTorch, TensorFlow, scikit, LLM, RAG