En T-Systems, encontrarás proyectos rompedores que suman al bienestar social y ecológico. Queremos dar la bienvenida a nuevos talentos que aporten ideas frescas, puntos de vista distintos, que acepten retos y un continuo aprendizaje, para crecer e impactar en la sociedad… ¡de una forma divertida! Ofreceremos una red de apoyo, excelente tecnología, un entorno de trabajo nuevo... Te apoyamos a crecer constantemente tanto personal como profesionalmente, para que puedas dejar una huella notable en la sociedad.

Descripción del empleo Responsabilidades Diseñar, desarrollar y liderar la implementación de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para entornos de producción, garantizando su escalabilidad, fiabilidad y mantenibilidad. Definir, implementar y evolucionar plataformas y pipelines de MLOps que automaticen el ciclo de vida completo de los modelos: entrenamiento, validación, versionado, despliegue, monitorización y gobierno. Colaborar estrechamente con equipos de Data Science para industrializar modelos, transformando prototipos y notebooks en servicios productivos de alto rendimiento. Diseñar y desarrollar APIs, microservicios y arquitecturas orientadas a la integración de modelos de IA y LLMs con aplicaciones empresariales y procesos de negocio. Liderar la adopción de buenas prácticas de ingeniería del software, incluyendo testing automatizado, revisión de código, documentación técnica, observabilidad y diseño modular. Diseñar e implementar procesos de CI/CD para aplicaciones y modelos de IA, promoviendo la automatización y la entrega continua. Definir e implantar estrategias de monitorización de modelos, incluyendo métricas de rendimiento, detección de drift, calidad de datos, explicabilidad y alertado. Integrar soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas cloud y ecosistemas empresariales, asegurando altos estándares de seguridad, rendimiento y resiliencia. Participar en el diseño de arquitecturas de referencia para soluciones de IA, estableciendo estándares técnicos, patrones de desarrollo y mejores prácticas dentro de la organización. Actuar como referente técnico,



proporcionando mentoría a perfiles junior y colaborando en la toma de decisiones tecnológicas y la evolución de la plataforma de IA. Trabajar en equipos multidisciplinares bajo metodologías ágiles, colaborando con áreas de negocio, ingeniería, arquitectura y operaciones para maximizar el impacto de las soluciones de IA.

Requisitos Más de 5 años de experiencia diseñando, desarrollando e industrializando soluciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning o IA Generativa en entornos empresariales. Sólida experiencia en ingeniería del software, aplicando principios de diseño, arquitectura, testing automatizado, revisión de código, documentación y buenas prácticas de desarrollo. Dominio de Python y del ecosistema de IA/ML, incluyendo frameworks como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers y librerías para IA Generativa. Experiencia demostrable en el diseño e implementación de plataformas y pipelines de MLOps que cubran el ciclo de vida completo de modelos y aplicaciones de IA. Conocimiento avanzado de control de versiones con Git y de procesos de integración y despliegue continuo (CI/CD). Experiencia en contenerización y orquestación de aplicaciones mediante Docker y Kubernetes. Experiencia desarrollando y desplegando servicios de IA mediante APIs REST, microservicios, procesamiento batch y arquitecturas orientadas a eventos. Experiencia en arquitecturas cloud sobre Azure, AWS o Google Cloud Platform, aprovechando servicios nativos para IA, datos y despliegue. Conocimiento en integración de soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas distribuidas y ecosistemas empresariales. Experiencia colaborando con equipos multidisciplinares y capacidad para liderar decisiones técnicas, mentorizar a otros ingenieros y comunicar soluciones complejas a diferentes perfiles. Se valorará especialmente Experiencia en IA Generativa, incluyendo el desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs,



RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes inteligentes y orquestación mediante frameworks como LangChain, LlamaIndex o Semantic Kernel. Experiencia trabajando con plataformas de IA y MLOps como Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, MLflow, Kubeflow, Vertex AI, Amazon SageMaker o plataformas equivalentes. Conocimientos de monitorización, observabilidad y evaluación de aplicaciones de IA, incluyendo métricas de rendimiento, calidad, deriva de modelos, trazabilidad y herramientas como Prometheus, Grafana u OpenTelemetry. Experiencia con Infraestructura como Código (Terraform, Bicep, ARM, CloudFormation o similares) y automatización de entornos cloud. Conocimiento de arquitecturas de datos modernas, procesamiento distribuido y herramientas como Spark, Databricks o plataformas equivalentes. Experiencia definiendo arquitecturas de referencia, estándares técnicos y buenas prácticas para soluciones de IA en producción. Conocimiento de aspectos relacionados con la gobernanza de IA, seguridad, privacidad, IA responsable y cumplimiento normativo. Certificaciones relevantes en tecnologías cloud o IA, como Microsoft Azure AI Engineer, Azure AI Foundry, AWS Machine Learning Specialty, Google Professional Machine Learning Engineer o equivalentes. Valorable Certificaciones en Azure.

Información adicional ¿Qué es lo que le ofrecemos? Ambiente de trabajo internacional, positivo, dinámico y motivado. Modelo de trabajo híbrido (teletrabajo/presencial). Horario flexible. Formación continua: Preparación certificaciones, acceso a Coursera, clases semanales de inglés y alemán... Plan de compensación flexible: seguro médico, tickets restaurante, guardería, ayudas al transporte... Seguro de vida y accidentes. Más de 26 días laborables de vacaciones al año. Fondo social. Servicio gratuito en especialistas (médicos, fisioterapeutas, nutricionistas, psicólogos, abogados...) 100% del salario en caso de baja médica

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