NTT DATA somos todas las personas que la formamos
. Un
equipo
de
más de 190.000
profesionales
, tan diverso como diversos son los
50 países en los que estamos presentes
y los
diferentes sectores
en los que desarrollamos nuestra actividad:
Telecomunicaciones, Sector Financiero (Banca y Seguros), Industria, Utilities, Sector Público y Sanidad
.

¿Nuestra misión?

Ofrecer
soluciones estratégicas, de negocio y tecnológicas, así como el desarrollo y mantenimiento de aplicaciones
, siendo un referente en consultoría. Todo gracias a la
colaboración
entre equipos, la
calidad humana
de nuestra gente y a que no nos conformamos con lo establecido, buscamos siempre la
innovación
que nos
acerca al futuro
.

Nuestra esencia
nos ha llevado a
romper paradigmas
y a brindar las soluciones que realmente se corresponden a las necesidades de cada cliente.
Nuestro talento
nos ha hecho poder decir con orgullo que somos una de las
empresas
reconocida un año más como
General Top Employer
en
2026
.

El modelo de Consultoría en Banca de NTT DATA
se basa en el
asesoramiento integral
a




nuestros clientes
, desde el ámbito estratégico al operativo, de procesos y tecnológico.

?Qué buscamos

¿Te apasiona la IA generativa y quieres trabajar en proyectos punteros que están redefiniendo la manera en la que las organizaciones interactúan con el dato? Si disfrutas creando, optimizando e industrializando soluciones basadas en
Large Language Models
, este rol es para ti.

✨ Lo que harás
- Diseñar y evolucionar
arquitecturas y modelos LLM
para casos de uso reales.
- Implementar e industrializar la
capa completa de gestión de agentes
: infraestructura, pipelines, RAG, orquestación y despliegues.
- Optimizar la
fiabilidad, rendimiento y escalabilidad
de las soluciones.
- Trabajar con buenas prácticas de testing, calidad y CI/CD para garantizar entregas robustas.

? Lo que buscamos en ti
- Experiencia mínima de 2 años
en roles de Machine Learning / AI Engineering.
- Experiencia sólida en
Python y PySpark.
- C

📌 ML/GenAI Engineer (Madrid)
🏢 Ntt Data Europe & Latam
📍 Madrid