Experteer Overview En este rol te incorporarás al AI Lab de BBVA para impulsar soluciones basadas en GenAI y modelos fundacionales, buscando impacto en áreas clave de negocio. Liderarás proyectos desde definición de casos de uso hasta su producción, combinando análisis avanzado y arquitecturas de LLMs y sistemas agénticos. Colaborarás con equipos de negocio como Commercial Banking, CIB y Finance, expandiendo líneas de trabajo a otros países. Participarás en la exploración de tecnologías y en la transferencia de conocimiento para transformar procesos y operaciones. Esta es una oportunidad para moldear soluciones de IA a escala en un entorno global y bancario.Compensaciones / Incentivos
- Evaluar y experimentar con GenAI y modelos fundacionales para diversos casos de uso (lenguaje, voz, multimodales)
- Diseñar planes de evaluación con métricas técnicas y de negocio y comparar modelos en distintos escenarios
- Crear y adaptar datasets de entrenamiento, validación y evaluación; aplicar fine-tuning y técnicas afines
- Desarrollar soluciones basadas en LLMs y arquitecturas multicmodelo; diseñar sistemas agénticos que interactúen con herramientas y APIs
- Implementar flujos de razonamiento y orquestación de modelos con planificación de tareas e inferencia en múltiples pasos




- Construir bases de conocimiento y pipelines de inferencia para integrarlos en entornos productivos del banco
- Participar en ciclos iterativos de prototipado a solución productiva
- Explorar avances en LLMs, NLP y arquitecturas agénticas; comunicar conceptos técnicos a audiencias internasResponsabilidades
- 15+ años de experiencia en ML, GenAI y desarrollo de proyectos que combinen datos y modelos analíticos
- Experiencia en ML/NLP end-to-end: exploración de datos, construcción de datasets, entrenamiento, evaluación y monitorización
- Experiencia en MLOps: pipelines automatizados, CI/CD, observabilidad de modelos
- Experiencia en entornos cloud (AWS y GCP) y desplegue de soluciones de ML en cloud
- Conocimiento de IaC (CloudFormation) y herramientas de código fuente (Git)
- Programación en Python; valorable TypeScript/Node.Js
- Experiencia con frameworks de orquestación de LLMs y agentes (LangGraph, Agents SDK, AWS Strands)
- Experiencia con agentes de programación (Codex, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot)
- Comprensión de riesgos de modelos generativos (alucinaciones, sesgos, imprevisibilidad)
- Competencias para comunicar conceptos técnicos a perfiles no técnicos
- Mentalidad analítica y orientación a resultados; capacidad de trabajo enentornos globales y multi-paísRequisitos principales
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📌 Principal Lead Data Scientist / Applied Ai (Madrid)
🏢 Bbva
📍 Madrid