{"id":2008459,"url":"https://alion.io/job/telefonica-tech-ai-engineer","title":"Tech_AI Engineer","company":{"id":52051,"name":"Telefónica","domain":"telefonica.com","url":"https://alion.io/company/telefonica","size_band":"1001-5000","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"SuccessFactors","truth_index":null},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":"junior","employment_type":null,"work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Madrid, Spain"],"countries":["ES"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":2,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AWS","optional":false},{"name":"Azure","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"CrewAI","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Fine-tuning","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"LangChain","optional":false},{"name":"LangGraph","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"LLMOps","optional":false},{"name":"LoRA","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"PEFT","optional":false},{"name":"Prompt Engineering","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"PyTorch","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Rest API","optional":false},{"name":"Scikit-learn","optional":false},{"name":"Scrum","optional":false},{"name":"Semantic Kernel","optional":false},{"name":"Snowflake","optional":false},{"name":"TensorFlow","optional":false},{"name":"Transformers","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-12T02:00:00Z","employer_posted_date":"2026-09-12","last_verified_at":"2026-10-12T20:40:57Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":31,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":31},"description":"¿QUÉ ES TELEFONICA TECH?\nTelefónica Tech es la compañía líder en trasformación digital del Grupo Telefónica. Contamos con una amplia oferta de servicios y soluciones tecnológicas integradas de Ciberseguridad, Cloud, IoT, Big Data, Inteligencia Artificial y Blockchain, con la que acompañamos a nuestros clientes en su transformación digital.\nSomos un grupo de más de 6200 personas valientes que trabajamos a diario desde distintos puntos del mundo para alcanzar la excelencia, a través de un liderazgo basado en la transparencia y en el espírItu de equipo. Si te identificas con nuestros pilares, ¡estamos deseando conocerte!\nwww.telefonicatech.com\n¿QUÉ HACEMOS EN EL EQUIPO?\nLa unidad de negocio de IA & Big Data en Telefonica Tech ayuda a sus clientes en su proceso de transformación digital unificando las capacidades de Inteligencia Artificial, Big Data, IoT y Blockchain. Este equipo tiene como misión ayudar a las organizaciones a aumentar sus resultados a través de una oferta global de productos y servicios como la consultoría estratégica, el despliegue de infraestructuras, el desarrollo e industrialización de modelos analíticos y la formación sobre nuevas tecnologías, entre otras. De este modo, necesitamos personas motivadas, con conocimientos reales relacionados con la temática, y ganas de seguir aprendiendo nuevas tecnologías.\nEl equipo de Data Science / AI Engineering es el encargado de diseñar y desplegar soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial, con un foco creciente en IA Generativa, Large Language Models (LLMs) y sistemas de agentes inteligentes.\nTrabajamos con organizaciones de múltiples sectores (administración pública, industria, banca, turismo, salud, deportes, etc…) y utilizamos los principales hiperescalares cloud (Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, entre otros), aplicando metodologías ágiles y buenas prácticas de ingeniería para llevar nuestras soluciones a producción.\nBuscamos personas con un perfil altamente técnico con mentalidad de ingeniería, interés por la IA Generativa y los sistemas avanzados de IA, y motivación por seguir aprendiendo y evolucionando en un entorno de innovación continua.\n¿CÓMO SERÁ TU DÍA A DÍA?\nComo Artificial Intelligence Engineer, participarás activamente en el diseño, desarrollo, optimización y despliegue de soluciones de IA, con especial foco en su industrialización y escalado.\nTu rol estará orientado a construir sistemas de IA end-to-end, combinando modelos de Machine Learning, Deep Learning (incluyendo LLMs) con arquitecturas de software robustas, pipelines automatizados y prácticas de MLOps/LLMOps.\nAlgunas de las actividades en el día a día pueden incluir:\nParticipar en la definición de arquitecturas técnicas de soluciones de IA, alineadas con los requisitos de negocio y los estándares corporativos.\nDiseñar, entrenar, evaluar y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning incluyendo modelos de IA Generativa.\nDesarrollar aplicaciones basadas en LLMs, como sistemas RAG, agentes inteligentes y copilots especializados.\nAdaptar y optimizar LLMs mediante fine-tuning, adapters (LoRA, PEFT) y técnicas de optimización de inferencia.\nIntegrar fuentes de conocimiento 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universitaria en disciplinas STEM: ingenierías, matemáticas, física, etc.\nValorable: Titulación de postgrado específica de machine learning, inteligencia artificial, data science o similar (máster o doctorado)\nValorable: Formación no universitaria, a título particular, en machine learning, data science o similar (Coursera, EdX, MiriadaX, K-School, etc.)\nValorable: certificaciones en el ámbito del Data Science en principales proveedores (MS Azure, AWS, GCP, IBM, Cloudera, Snowflake, Stratio, etc.)\nConocimientos técnicos\nImprescindible:\nProgramación avanzada en Python, uso de Git y buenas prácticas de desarrollo de software.\nExperiencia práctica en Machine Learning y Deep Learning (incluyendo LLMs).\nUso de librerías y frameworks como PyTorch, Tensorflow o Scikit-Learn.\nDesarrollo de aplicaciones basadas en prompt engineering, RAG y orquestación de flujos LLM.\nExperiencia en frameworks como LangChain, LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel, watsonx, o 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