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AI Innovation, dentro de AI Transformation, tiene la responsabilidad de conocer y explorar tanto nuevas tecnologas como nuevos modelos y soluciones de Inteligencia Artificial que puedan tener impacto y adopcin por parte de BBVA.

Desde la creacin de los Robots y la definicin de The Frame como framework y habilitador clave para la escalabilidad de la IA, se requiere un esfuerzo grande tanto de investigacin, como innovacin como de supervisin estratgica y de advisory dentro de la organizacin.

Dentro de AI Innovation, el AI Lab, explora, evala y desarrolla soluciones avanzadas basadas en modelos fundacionales, Large Language Models (LLMs) y sistemas agnticos para casos de uso estratgicos del banco. El equipo trabaja en todo el ciclo de vida: desde la evaluacin experimental de modelos hasta la construccin de prototipos y su integracin en entornos productivos.

About the job:

Misin del puesto:

Buscamos una persona para el puesto de Principal Data Scientist / Applied AI, con ms de 15 aos de experiencia en Machine Learning, GenAI y en el desarrollo de proyectos y soluciones que combinen datos y modelos analticos y de ML. Se combinar la experimentacin analtica avanzada con el desarrollo de soluciones basadas en LLMs y arquitecturas agnticas, desde la definicin del caso de uso hasta su puesta en produccin.

Se requiere habilidades de gestin de equipos para extender la colaboracin existente con otras reas de negocio como Commercial Banking, CIB, Finance. Tambin se valorar experiencia internacional y liderazgo multi-pas para ampliar las lneas de trabajo de otros pases como Mxico y Turqua.

Responsabilidades principales:

Evaluacin y experimentacin con GenAI:

• Se requiere experiencia demostrada en innovacin
• Seleccionar y evaluar comparativamente modelos fundacionales para distintos casos de uso, incluidas aplicaciones de lenguaje, voz y soluciones multimodales.
• Disear y ejecutar planes de evaluacin, definiendo mtricas tcnicas y de negocio y comparando modelos en distintos escenarios.
• Construir de forma iterativa datasets de entrenamiento, validacin y evaluacin.
• Adaptar modelos generativos y discriminativos mediante fine-tuning u otras tcnicas equivalentes.
• Definir metodologas de experimentacin controlada, como pruebas A/B, y validar KPIs analticos asociados a soluciones basadas en LLM.

Desarrollo de soluciones basadas en LLMs y sistemas agnticos:

• Disear y desarrollar soluciones analticas basadas en LLMs, incluidas arquitecturas que combinen varios modelos.
• Disear y desarrollar sistemas agnticos en los que los modelos interacten con herramientas, APIs, fuentes de conocimiento externas y modelos de ML.
• Desarrollar flujos de razonamiento y orquestacin de modelos, con planificacin de tareas, uso de herramientas y composicin de varios pasos de inferencia.
• Construir bases de conocimiento y datasets de dominio para alimentar modelos generativos.
• Crear sistemas donde los LLMs funcionen como interfaces inteligentes para interactuar con sistemas y datos corporativos.
• Desarrollar pipelines de inferencia y servicios backend; integrar modelos con sistemas y operativas del banco, incluidas APIs y sistemas corporativos.
• Participar en ciclos iterativos de experimentacin, desde el prototipo hasta la solucin productiva.

Investigacin aplicada y transferencia de conocimiento:

• Explorar de forma continua avances en LLMs, modelos fundacionales, tcnicas avanzadas de NLP y arquitecturas agnticas.
• Evaluar tecnologas y frameworks relevantes para soluciones de IA generativa.
• Comunicar conceptos tcnicos a audiencias internas con distintos niveles de especializacin.

Requisitos tcnicos:

Machine Learning Engineering:

• Experiencia en el ciclo de vida completo de proyectos de ML y NLP: exploracin de datos (EDA), construccin de datasets, seleccin y entrenamiento de modelos, evaluacin y monitorizacin.
• Experiencia desarrollando soluciones analticas productivas, pipelines de ML y servicios de inferencia.
• Experiencia en MLOps: automatizacin de pipelines, integracin y despliegue continuo, observabilidad y monitorizacin de modelos.

Infraestructura, cloud y herramientas:

• Experiencia trabajando en entornos cloud, especialmente AWS y GCP, y desplegando e integrando soluciones de ML en cloud.
• Conocimiento de infraestructura como cdigo (IaC), por ejemplo CloudFormation.
• Experiencia con Git y prcticas CI/CD para integracin y despliegue de software.
• Programacin en Python; se valorar experiencia con TypeScript o Node.js.
• Experiencia con frameworks de orquestacin de LLMs y agentes, como LangGraph, Agents SDK, AWS Strands u otros equivalentes.
• Experiencia utilizando agentes de programacin como Codex, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot o herramientas similares.

Riesgos de los modelos generativos:

• Comprensin de riesgos asociados a los modelos generativos, incluidos la alucinacin de hechos, los sesgos, la impredecibilidad y las omisiones en la generacin.

Experiencia valorable:

• Experiencia con otros entornos cloud, como GCP / Vertex AI.
• Experiencia en entornos on-premise.
• Experiencia en el sector bancario en plantilla o mediante consultora.

Competencias personales:

• Espritu de equipo y capacidad para trabajar de forma colaborativa.
• Capacidad para explicar conceptos tcnicos a perfiles no tcnicos.
• Mentalidad analtica y orientacin a la experimentacin.Flexibilidad y adaptacin a entornos tecnolgicos en evolucin.

Skills:

English Language, Machine Learning (ML), Object-Oriented Programming (OOP), Tensorflow

Location: 28050, MADRID, Madrid

Time Type: Full time