Sr Data Scientist / AI Engineer – AI Lab (AI Transformation)

BBVA; Madrid; Híbrido; EUR 70.000 - 110.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

BBVA busca un Senior Data Scientist / Gen AI Engineer en Madrid, con perfil híbrido de ML Engineering y experiencia sólida en ML/NLP para explorar, evaluar y desarrollar soluciones basadas en modelos fundacionales, LLMs y sistemas agénticos. El equipo AI Lab trabaja en todo el ciclo, desde prototipos hasta soluciones productivas, integradas en operaciones y herramientas del banco.

Se valoran habilidades en diseño de pipelines de inferencia, MLOps, experiencia en AWS y despliegue en entornos

Formación

• Experiencia en el ciclo de vida completo de proyectos de ML y NLP, desde exploración de datos hasta monitorización.
• ,

Responsabilidades

• Evaluación y experimentación con GenAI para casos de negocio.
• Diseño y ejecución de planes de evaluación de modelos y métricas técnicas y de negocio.
• Construcción de datasets de entrenamiento, validación y evaluación.
• Fine-tuning y otras técnicas para adaptar modelos generativos y discriminativos.
• Definición de metodologías de experimentación controlada (A/B testing).
• Definición y validación de KPIs analíticos para soluciones basadas en LLMs.

Conocimientos

Python

Machine Learning Engineering

NLP

Gen AI

LLMs

LangGraph

Agents SDK

AWS

CI/CD

Git

Herramientas

LangGraph

Agents SDK

AWS Strands

CloudFormation

Git

CI/CD

Python

NodeJS

Descripción del empleo

¿Te entusiasma hacer crecer tu carrera? BBVA es una compañía global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países donde damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales trabajando en equipos multidisciplinares con perfiles tan diversos como financieros, expertos legales, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros y diseñadores.

¿Te entusiasma hacer crecer tu carrera? BBVA es una compañía global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países donde damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales trabajando en equipos multidisciplinares con perfiles tan diversos como financieros, expertos legales, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros y diseñadores.

Conoce más sobre el área

El AI Lab dentro de AI Transformation (Data) es el equipo responsable de explorar, evaluar y desarrollar soluciones avanzadas basadas en modelos fundacionales, Large Language Models (LLMs) y sistemas agénticos para casos de uso estratégicos del banco.

El equipo trabaja en todo el ciclo de vida de soluciones de IA avanzada: desde la evaluación experimental de modelos hasta la construcción de prototipos y su integración en entornos productivos dentro de las operativas del banco.

Buscamos un Sr Data Scientist / Gen AI Engineer con perfil híbrido de Machine Learning Engineering (MLE) y experiencia sólida en Machine Learning / NLP, capaz de combinar experimentación analítica avanzada con desarrollo de soluciones basadas en LLMs y arquitecturas agénticas.

Sobre el puesto

Responsabilidades principales

Evaluación y experimentación con GenAI

• Selección y evaluación comparativa de modelos fundacionales para distintos casos de uso de negocio incluyendo aplicaciones de lenguaje, voz y multimodales.
• Diseño y ejecución de planes de evaluación de modelos, incluyendo definición de métricas técnicas y de negocio y comparación de modelos en distintos escenarios.
• Construcción iterativa de datasets de entrenamiento, validación y evaluación.
• Adaptación de modelos generativos y discriminativos mediante fine-tuning u otras técnicas equivalentes.
• Definición de metodologías de experimentación controlada (A/B testing).
• Definición y validación de KPIs analíticos asociados a soluciones basadas en LLM.

Desarrollo de soluciones basadas en LLMs y sistemas agénticos

• Diseño y desarrollo de soluciones analíticas basadas en LLMs, incluyendo arquitecturas que combinen múltiples modelos.
• Diseño y desarrollo de sistemas agénticos basados en LLMs, incluyendo arquitecturas donde los modelos interactúan con herramientas, APIs y fuentes de conocimiento externas y modelos de ML.
• Desarrollo de flujos de razonamiento y orquestación de modelos, incluyendo planificación de tareas, uso de herramientas y composición de múltiples pasos de inferencia.
• Construcción de bases de conocimiento y datasets de dominio para alimentar modelos generativos.
• Construcción de sistemas donde los LLMs actúan como interfaces inteligentes para interactuar con sistemas y datos corporativos.
• Desarrollo de pipelines de inferencia y servicios backend para soluciones basadas en LLM.
• Integración de modelos con sistemas y operativas del banco, incluyendo diseño de APIs e integración con sistemas corporativos.
• Participación en ciclos de experimentación iterativa sprint a sprint, desde prototipo hasta solución productiva.

Investigación aplicada y transferencia de conocimiento

• Prospección tecnológica continua sobre avances en LLMs, modelos fundacionales, técnicas avanzadas de NLP y arquitecturas agénticas.
• Evaluación de nuevas tecnologías y frameworks relevantes para soluciones de IA generativa.
• Divulgación y comunicación de conceptos técnicos a audiencias con distintos niveles de especialización dentro de la organización.

Habilidades técnicas

• Experiencia en el ciclo de vida completo de proyectos de ML y NLP incluyendo exploración de datos (EDA), construcción de dataset, selección de modelos, entrenamiento, evaluación y monitorización.
• Experiencia en desarrollo de soluciones analíticas productivas.
• Construcción de pipelines de ML y servicios de inferencia.
• Experiencia en MLOps: automatización de pipelines, integración y despliegue continuo, observabilidad y monitorización de modelos.

Infraestructura y cloud

• Experiencia trabajando en entornos cloud, especialmente AWS.
• Despliegue e integración de soluciones de ML en entornos cloud.
• Conocimiento de infraestructura como código (IaC), por ejemplo CloudFormation.
• Experiencia usando Git y CI/CD para integración y despliegue de software.

Lenguajes y herramientas

• Programación en Python.
• Deseable experiencia en Typescript / NodeJS.
• Experiencia con frameworks de orquestación de LLMs y agentes (por ejemplo LangGraph, Agents SDK, AWS Strands u otros).
• Experiencia en el uso de agentes de código Github Copilot, Claude Code, Cursor o similar.

Riesgos en modelos generativos

• Comprensión de los riesgos asociados a modelos generativos: alucinación de hechos, sesgos, impredecibilidad del modelo y omisiones en generación.

Experiencia adicional valorable

• Experiencia con otros entornos cloud (Azure, GCP / Vertex AI).
• Experiencia en entornos on-premise.
• Experiencia en aplicaciones financieras y de medios de pago

Soft skills

• Espíritu de equipo y capacidad de trabajo colaborativo.
• Capacidad para explicar conceptos técnicos a perfiles no técnicos.
• Mentalidad analítica y orientación a la experimentación.
• Flexibilidad y adaptación a entornos tecnológicos en evolución.

Habilidades

Algoritmos, Python (lenguaje de programación), Referencias