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We are more than 121,000 professionals working in multidisciplinary teams with profiles as diverse as financiers, legal experts, data scientists, developers, engineers and designers.\nLearn more about the area:\nAI Innovation, dentro de AI Transformation, tiene la responsabilidad de conocer y explorar tanto nuevas tecnologías como nuevos modelos y soluciones de Inteligencia Artificial que puedan tener impacto y adopción por parte de BBVA.\nDesde la creación de los Robots y la definición de The Frame como framework y habilitador clave para la escalabilidad de la IA, se requiere un esfuerzo grande tanto de investigación, como innovación como de supervisión estratégica y de “advisory” dentro de la organización.\nDentro de AI Innovation, el AI Lab, explora, evalúa y desarrolla 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: desde la evaluación experimental de modelos hasta la construcción de prototipos y su integración en entornos productivos.\nAbout the job:\nMisión del puesto\n\nBuscamos una persona para el puesto de Manager AI Innovation Engineer, con un perfil de más de 8 años de experiencia en Machine Learning, GenAI y en el desarrollo de proyectos y soluciones que combinen datos y modelos analíticos y de ML. Se combinará experimentación analítica avanzada con el desarrollo de soluciones basadas en LLMs y arquitecturas agénticas, desde la definición del caso de uso hasta su puesta en producción.\nResponsabilidades principales\n\nEvaluación y experimentación con GenAI\n\nSeleccionar y evaluar comparativamente modelos fundacionales para distintos casos de uso, incluidas aplicaciones de lenguaje, voz y soluciones multimodales.\nDiseñar y ejecutar planes de evaluación, definiendo métricas técnicas y de negocio y comparando modelos en distintos escenarios.\nConstruir de forma iterativa datasets de entrenamiento, validación y evaluación.\nAdaptar modelos generativos y discriminativos mediante fine-tuning u otras técnicas equivalentes.\nDefinir metodologías de experimentación controlada, como pruebas A/B, y validar KPIs analíticos asociados a soluciones basadas en LLM.\nDesarrollo de soluciones basadas en LLMs y sistemas agénticos\n\nDiseñar y desarrollar soluciones analíticas basadas en LLMs, incluidas arquitecturas que combinen varios modelos.\nDiseñar y desarrollar sistemas agénticos en los que los modelos interactúen con herramientas, APIs, fuentes de conocimiento externas y modelos de ML.\nDesarrollar flujos de razonamiento y orquestación de modelos, con planificación de tareas, uso de herramientas y composición de varios pasos de inferencia.\nConstruir bases de conocimiento y datasets de dominio para alimentar modelos generativos.\nCrear sistemas donde los LLMs funcionen como interfaces inteligentes para interactuar con sistemas y datos corporativos.\nDesarrollar pipelines de inferencia y servicios backend; integrar modelos con sistemas y operativas del banco, incluidas APIs y sistemas corporativos.\nParticipar en ciclos iterativos de experimentación, desde el prototipo hasta la solución productiva.\nInvestigación aplicada y transferencia de conocimiento\n\nExplorar de forma continua avances en LLMs, modelos fundacionales, técnicas avanzadas de NLP y arquitecturas agénticas.\nEvaluar tecnologías y frameworks relevantes para soluciones de IA generativa.\nComunicar conceptos técnicos a audiencias internas con distintos niveles de especialización.\nRequisitos técnicos\n\nMachine Learning Engineering\n\nExperiencia en el ciclo de vida completo de proyectos de ML y NLP: exploración de datos (EDA), construcción de datasets, selección y entrenamiento de modelos, evaluación y monitorización.\nExperiencia desarrollando soluciones analíticas productivas, pipelines de ML y servicios de inferencia.\nExperiencia en MLOps: automatización de pipelines, integración y despliegue continuo, observabilidad y monitorización de modelos.\nInfraestructura, cloud y herramientas\n\nExperiencia trabajando en entornos cloud, especialmente AWS y GCP, y desplegando e integrando soluciones de ML en cloud.\nConocimiento de infraestructura como código (IaC), por ejemplo CloudFormation.\nExperiencia con Git y prácticas CI/CD para integración y despliegue de software.\nProgramación en Python; 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