¿Te entusiasma hacer crecer tu carrera? BBVA es una compañía global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países donde damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales trabajando en equipos multidisciplinares con perfiles tan diversos como financieros, expertos legales, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros y diseñadores.¿Te entusiasma hacer crecer tu carrera? BBVA es una compañía global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países donde damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales trabajando en equipos multidisciplinares con perfiles tan diversos como financieros, expertos legales, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros y diseñadores.Conoce más sobre el áreaEl AI Lab dentro de AI Transformation (Data) es el equipo responsable de explorar, evaluar y desarrollar 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 de soluciones de IA avanzada: desde la evaluación experimental de modelos hasta la construcción de prototipos y su integración en entornos productivos dentro de las operativas del banco.Buscamos un Sr Data Scientist / Gen AI Engineer con perfil híbrido de Machine Learning Engineering (MLE) y experiencia sólida en Machine Learning / NLP, capaz de combinar experimentación analítica avanzada con desarrollo de soluciones basadas en LLMs y arquitecturas agénticas.Sobre el puestoResponsabilidades principalesEvaluación y experimentación con GenAISelección y evaluación comparativa de modelos fundacionales para distintos casos de uso de negocio incluyendo aplicaciones de lenguaje, voz y multimodales.Diseño y ejecución de planes de evaluación de modelos, incluyendo definición de métricas técnicas y de negocio y comparación de modelos en distintos escenarios.Construcción iterativa de datasets de entrenamiento,



validación y evaluación.Adaptación de modelos generativos y discriminativos mediante fine-tuning u otras técnicas equivalentes.Definición de metodologías de experimentación controlada (A/B testing).Definición y validación de KPIs analíticos asociados a soluciones basadas en LLM.Desarrollo de soluciones basadas en LLMs y sistemas agénticosDiseño y desarrollo de soluciones analíticas basadas en LLMs, incluyendo arquitecturas que combinen múltiples modelos.Diseño y desarrollo de sistemas agénticos basados en LLMs, incluyendo arquitecturas donde los modelos interactúan con herramientas, APIs y fuentes de conocimiento externas y modelos de ML.Desarrollo de flujos de razonamiento y orquestación de modelos, incluyendo planificación de tareas, uso de herramientas y composición de múltiples pasos de inferencia.Construcción de bases de conocimiento y datasets de dominio para alimentar modelos generativos.Construcción de sistemas donde los LLMs actúan como interfaces inteligentes para interactuar con sistemas y datos corporativos.Desarrollo de pipelines de inferencia y servicios backend para soluciones basadas en LLM.Integración de modelos con sistemas y operativas del banco, incluyendo diseño de APIs e integración con sistemas corporativos.Participación en ciclos de experimentación iterativa sprint a sprint, desde prototipo hasta solución productiva.Investigación aplicada y transferencia de conocimientoProspección tecnológica continua sobre avances en LLMs, modelos fundacionales,



técnicas avanzadas de NLP y arquitecturas agénticas.Evaluación de nuevas tecnologías y frameworks relevantes para soluciones de IA generativa.Divulgación y comunicación de conceptos técnicos a audiencias con distintos niveles de especialización dentro de la organización.Habilidades técnicasExperiencia en el ciclo de vida completo de proyectos de ML y NLP incluyendo exploración de datos (EDA), construcción de dataset, selección de modelos, entrenamiento, evaluación y monitorización.Experiencia en desarrollo de soluciones analíticas productivas.Construcción de pipelines de ML y servicios de inferencia.Experiencia en MLOps: automatización de pipelines, integración y despliegue continuo, observabilidad y monitorización de modelos.Infraestructura y cloudExperiencia trabajando en entornos cloud, especialmente AWS.Despliegue e integración de soluciones de ML en entornos cloud.Conocimiento de infraestructura como código (IaC), por ejemplo CloudFormation.Experiencia usando Git y CI/CD para integración y despliegue de software.Lenguajes y herramientasProgramación en Python.Deseable experiencia en Typescript / NodeJS.Experiencia con frameworks de orquestación de LLMs y agentes (por ejemplo LangGraph, Agents SDK, AWS Strands u otros).Experiencia en el uso de agentes de código Github Copilot, Claude Code, Cursor o similar.Riesgos en modelos generativosComprensión de los riesgos asociados a modelos generativos: alucinación de hechos, sesgos, impredecibilidad del modelo y omisiones en generación.Experiencia adicional valorableExperiencia con otros entornos cloud (Azure, GCP / Vertex AI).Experiencia en entornos on-premise.Experiencia en aplicaciones financieras y de medios de pagoSoft skillsEspíritu de equipo y capacidad de trabajo cooperativo.Capacidad para explicar conceptos técnicos a perfiles no técnicos.Mentalidad analítica y orientación a la experimentación.Flexibilidad y adaptación a entornos tecnológicos en evolución.HabilidadesAlgoritmos, Python (lenguaje de programación), Referencias#J-18808-Ljbffr

📌 Sr Data Scientist / Ai Engineer – Ai Lab (Ai Transformation) (Madrid)
🏢 Bbva
📍 Madrid