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BBVA es una empresa global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países en los que damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales que trabajamos en equipos multidisciplinares y de perfiles tan diversos como financieros, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros o diseñadores.

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Función principal del cargo: Ingeniero de IA y Líder Técnico responsable de la arquitectura, diseño, desarrollo y despliegue de soluciones empresariales de vanguardia basadas en Inteligencia Artificial Generativa. Este rol es el máximo referente técnico del equipo de desarrollo y actúa como el puente estratégico entre la ejecución tecnológica y los objetivos de negocio (paso previo a gerencia). Liderará técnicamente la ejecución de proyectos de IA, garantizando su viabilidad, escalabilidad y exitosa liberación en ambientes productivos en la nube (AWS y Azure). Brindará mentoría técnica al equipo, tomará decisiones arquitectónicas críticas y asegurará las mejores prácticas de ingeniería.

Formación académica requerida:

• Pregrado/Grado: Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Ingeniería Electrónica, Mecatrónica, Telecomunicaciones, Estadística, Matemáticas o Física.
• Postgrado (Maestría o Doctorado - Ph.D.): Altamente deseable, especialmente con enfoque en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) o campos afines.

Tipo y años de experiencia:

• Experiencia general: Mínimo 5 a 8 años de experiencia en ingeniería de software, arquitectura de datos o desarrollo backend.
• Experiencia específica en IA: Mínimo 2 a 3 años de experiencia práctica y demostrable liderando y desarrollando soluciones con servicios de AWS (Lambda, DynamoDB, OpenSearch), consumiendo APIs de LLMs (ej. OpenAI, Bedrock, Gemini) con aplicación avanzada de Prompt Engineering.
• Experiencia en Producción (Requisito Obligatorio): Es indispensable contar con un historial comprobado liderando la ejecución técnica de proyectos de IA desde su fase de ideación hasta su liberación, estabilización y mantenimiento en ambientes productivos de alta exigencia en entornos empresariales.
• Gestión avanzada de pipelines de CI/CD (Jenkins, Bitbucket), sólido dominio de Python, e Infraestructura como Código (IaC).

Conocimientos técnicos y Arquitectura:

• Arquitectura y Diseño de Sistemas: Capacidad para diseñar arquitecturas escalables, seguras y resilientes para aplicaciones impulsadas por IA. Conocimiento profundo en patrones de diseño y microservicios.
• Desarrollo e Integración de APIs: Experiencia avanzada en el diseño, construcción y exposición de APIs (ej. RESTful, GraphQL) desde cero, bajo estándares empresariales. Capacidad para consumir, integrar y gestionar APIs de terceros de manera eficiente, segura y con alta concurrencia.
• Cloud (AWS): Experiencia práctica y toma de decisiones sobre servicios de AWS para computación y orquestación (AWS Lambda, AWS App Runner). Diseño de bases de datos NoSQL (AWS DynamoDB) y motores de búsqueda/analítica (AWS OpenSearch). Comprensión profunda de redes, seguridad (IAM) y configuración de infraestructura en AWS.
• Contenedores y Orquestación: Experiencia avanzada en creación, optimización y gestión de imágenes Docker. Conocimientos sólidos en Kubernetes (o servicios gestionados como AWS EKS) para la orquestación, despliegue, monitoreo y escalado de contenedores.
• IA Generativa y MLOps: Dominio de los conceptos fundamentales de los LLMs, Fine-Tuning, RAG (Retrieval-Augmented Generation) y modelos de embeddings. Excelencia en Prompt Engineering. Experiencia productiva con APIs de modelos de IA (OpenAI, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service). Conocimientos en MLOps (monitoreo de modelos, evaluación de respuestas, gestión del ciclo de vida del LLM).
• DevOps y CI/CD: Implementación y supervisión de pipelines complejos de integración y despliegue continuo (Jenkins, Bitbucket). Dominio de infraestructura como código (IaC) para entornos multicuenta/multientorno.
• Cloud (Azure): Se valorará positivamente la experiencia con servicios equivalentes de IA (Azure OpenAI) y computación en Microsoft Azure.

Habilidades de Liderazgo y Blandas (Requisito Obligatorio):

• Liderazgo Técnico (Tech Lead): Capacidad demostrable para guiar, evaluar y hacer mentoría (mentoring) a desarrolladores de menor seniority, elevando el nivel técnico del equipo.
• Visión Estratégica y de Negocio: Habilidad para traducir requerimientos complejos de negocio en soluciones técnicas viables, evaluando el ROI tecnológico y el esfuerzo.
• Gestión de Stakeholders: Excelentes habilidades de comunicación para explicar conceptos técnicos complejos de IA a audiencias no técnicas (gerencia, clientes, áreas de negocio).
• Toma de Decisiones: Proactividad, autonomía técnica y capacidad para tomar decisiones arquitectónicas críticas bajo presión.
• Resolución de Problemas: Excelentes habilidades analíticas para el troubleshooting en entornos productivos críticos.

Resumen de Herramientas y Stack Tecnológico:

• Lenguaje de Programación: Python (Avanzado/Experto).
• Arquitectura / Apificación: FastAPI, Flask, Patrones de Arquitectura, API Gateways.
• Inteligencia Artificial Generativa: APIs de OpenAI (GPT), Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Gemini.
• Frameworks de IA (Elevado a indispensable): LangChain, LlamaIndex, frameworks de evaluación de LLMs.
• Contenedores y Orquestación: Docker, Kubernetes (K8s / AWS EKS).
• Cloud (AWS): AWS Lambda, AWS App Runner, AWS DynamoDB, AWS OpenSearch, S3, IAM.
• Infraestructura como Código (IaC): Terraform, AWS CloudFormation.
• DevOps / CI/CD y Control de Versiones: Jenkins, Bitbucket (Pipelines), Git (GitFlow o Trunk-based development).
• Librerías Clave y Datos: Pandas, Boto3, Numpy.

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