En VidaCaixa tenemos muy claro que Vida solo hay una. Por eso hay que dedicarla a hacer lo que más nos apasione.

¿Te contamos lo que nos mueve y motiva a quienes formamos parte de la compañía líder de seguros en España?

El propósito que nos guía es un fuerte compromiso con las personas. Trabajamos para garantizar un futuro mejor a nuestros clientes y a nuestro equipo. Por eso dedicamos cada hoy a pensar en el mañana, utilizando todos los recursos a nuestro alcance para lograrlo, como la digitalización o la inteligencia artificial.

Nuestra voluntad de mejorar el futuro de la sociedad se refleja en la apuesta por crear productos inclusivos y en hacer aún más accesible nuestra oferta aseguradora a colectivos vulnerables. Además, son valores muy nuestros: la calidad, la esencia de todo lo que hacemos, y la confianza de nuestros clientes.

Únete a la compañía líder de seguros en España, un sector en crecimiento con muchísimo potencial. Una empresa sólida y experta, vanguardista e innovadora. El proyecto de futuro de más de 800 profesionales.

Estamos en un momento de transformación y crecimiento a todos los niveles, en una clara apuesta por la tecnología y el enfoque data-driven, por lo que buscamos perfiles como el tuyo, personas curiosas e inquietas que aporten sus conocimientos y se unan a nuestros desafíos. Aprende y trabaja junto a los profesionales más top del sector. Progresa en tu carrera y despliega todo tu potencial, desarrollando nuevos conocimientos y habilidades.

Ven a formar parte de una empresa comprometida con las personas, que te ofrece un conjunto de medidas de calidad del empleo, flexibilidad horaria, conciliación, desarrollo personal y profesional e igualdad de oportunidades. Una compañía en la que mejorarás tu calidad de vida y tu desempeño profesional. Con tu profundo conocimiento y tus habilidades, lograremos nuestro objetivo de liderar e impulsar el sector.

Te queremos en nuestro equipo porque, contigo, tenemos el futuro asegurado.

En Grupo CaixaBank, valoramos la diversidad y la igualdad como cualidades fundamentales de nuestra cultura, y contribuimos activamente al desarrollo del talento de todas las personas; independientemente del sexo, religión, etnia, orientación sexual, origen nacional, edad, estado civil, identidad, género o expresión de género. Esto se refleja en nuestras redes de trabajo,



formadas por equipos transversales y cercanos, donde fomentamos la inclusión y compartimos el mismo compromiso por la diversidad.

Si necesitas asistencia y/o una adaptación razonable debido a una discapacidad durante la solicitud o el proceso de contratación, especifíquelo y te ayudaremos.

Descripción de la oferta Formarás parte de la

Dirección de Inteligencia Artificial , con el objetivo principal de desplegar, operar y mantener en producción soluciones de Machine Learning y GenAI desarrolladas por equipos de Data Science. El rol está orientado a garantizar calidad técnica, escalabilidad, observabilidad, gobierno y cumplimiento durante todo el ciclo de vida del modelo, desde el prototipo hasta su retirada controlada.

Industrializar y desplegar modelos de

Machine Learning, Deep Learning, RAGs y agentes en entornos productivos.

Diseñar y operar servicios de inferencia

(batch, online y streaming) con SLAs definidos.

Implementar pipelines de entrenamiento e inferencia , versionado y promoción de modelos.

Definir e implantar estrategias de monitorización , detección de drift y control de calidad en producción.

Asegurar observabilidad end‑to‑end

(logs, métricas, trazas) y establecer SLOs/alertas.

Gestionar despliegues, rollbacks y estrategias canary/blue‑green .

Integrar y operar proveedores de LLMs y servicios externos , controlando latencia, costes y límites.

Garantizar

Responsible AI , privacidad (PII) y cumplimiento normativo (EU AI Act).

Requerimientos (Competencias técnicas / Hard Skills)

Fundamentos de Machine Learning y evaluación

Conocimiento técnico sólido de modelos de Machine Learning y Deep Learning, con capacidad para formular correctamente distintos tipos de problemas y evaluar, interpretar y mejorar el rendimiento de los modelos en función del caso de uso.

Capacidad para seleccionar métricas adecuadas, analizar resultados, definir criterios de validación y tomar decisiones técnicas orientadas a negocio y operación.





Comprensión de los principios de explicabilidad e interpretabilidad de modelos y de sus limitaciones en entornos reales.

LLMs, GenAI, RAGs y agentes

Conocimiento técnico de modelos de lenguaje, embeddings y gestión de contexto, aplicado a soluciones de IA generativa en producción.

Capacidad para diseñar, evaluar y operar sistemas RAG, así como para controlar calidad, relevancia y alucinaciones en las respuestas.

Comprensión de arquitecturas basadas en agentes, incluyendo orquestación, uso de herramientas y gestión de memoria.

Aplicación de criterios de seguridad, privacidad y control en soluciones GenAI.

Ingeniería de software (Python) aplicada a despliegue

Capacidad para desarrollar y estructurar servicios de IA en Python siguiendo buenas prácticas de ingeniería de software.

Experiencia en diseño y operación de APIs de inferencia, así como en la gestión del ciclo de vida del código en entornos productivos.

Aplicación de estrategias de testing, validación de contratos y gestión reproducible de entornos, orientadas a fiabilidad y mantenimiento.

Conocimiento de MLOps y AIOps para gestionar el ciclo de vida completo de modelos en producción, desde entrenamiento hasta despliegue y retirada.

Capacidad para diseñar y operar pipelines, versionado de modelos y procesos CI/CD, garantizando despliegues seguros y reversibles.

Experiencia en despliegue de servicios de IA sobre infraestructuras contenerizadas y orquestadas, así como en su integración con servicios externos y proveedores de LLMs.

Monitorización, drift, bias y gobernanza

Capacidad para definir e implantar estrategias de monitorización y observabilidad de modelos y servicios de IA en producción.

Identificación y gestión de degradación de modelos, drift de datos y cambios de comportamiento a lo largo del tiempo.

Conciencia y aplicación de principios de Responsible AI, incluyendo sesgos, fairness, privacidad y requisitos regulatorios.

Conocimiento de gobernanza del ciclo de vida del modelo, documentación mínima, criterios de retirada y procesos de aprobación.

Incorporarse a una entidad líder en el sector con proyectos innovadores y novedosos.

Plan de carrera, desarrollo profesional y formación continuada.

Contrato fijo, flexibilidad horaria y modelo híbrido.

Salario competitivo, plan de beneficios y retribución flexible.

📌 AI Deployment Engineer - Barcelona (Madrid)
🏢 CaixaBank Group
📍 Madrid