AI Engineer

Who We AreAt Kyndryl, we run and reimagine the mission-critical technology systems that drive advantage for the world's leading businesses. We are at the heart of progress; with proven expertise and a continuous flow of AI-powered insight, enabling smarter decisions, faster innovation, and a lasting competitive edge. For our people-Kyndryls-that means doing purposeful work that powers human progress. Join us and experience a flexible, supportive environment where your well-being is prioritized and your potential can thrive.

The RoleBuscamos un/a Senior AI Engineer para diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones de Inteligencia Artificial con impacto real en negocio.

Formarás parte de la ampliación del proyecto de AIOps, contribuyendo a la ejecución de casos de uso reales dentro de las Operaciones del banco y ayudando a escalar soluciones de IA a entornos críticos.

Trabajarás en proyectos de ML y LLMs desde la idea hasta producción, colaborando estrechamente con equipos de Producto, Data y Software en un entorno técnico, colaborativo y en evolución constante.

Responsabilidades principales:

Diseñar y desarrollar soluciones de IA/ML end-to-end (desde el prototipo hasta producción).Definir la arquitectura del sistema (modelos, servicios, pipelines de datos, inferencia en tiempo real/batch).Entrenar, evaluar y mejorar modelos (feature engineering, experimentación, métricas, análisis de errores, mitigación de sesgos).Industrializar modelos (MLOps): versionado, reproducibilidad, CI/CD, despliegue, monitorización, retraining, gestión de drift.

Optimizar rendimiento y costes (latencia, throughput, cuantización, batching, ...).

Asegurar calidad y gobernanza:

trazabilidad, documentación, cumplimiento (privacidad, seguridad, políticas internas, auditoría).Contribuir a la calidad del código y a las buenas prácticas del equipo, apoyando a perfiles junior y mid.

Por qué unirteProyectos de IA con impacto real y visibilidad.

Trabajo cercano con equipos multidisciplinares y para un cliente muy top en el sector banca.

Espacio para aprender, experimentar y proponer mejoras técnicas.

Entorno colaborativo y diverso.

Flexibilidad y cultura orientada a resultados.

Si te motiva el rol y cumples gran parte de los requisitos (no hace falta todos), nos encantará conocerte.

Who You AreImprescindibleExperiencia desarrollando y desplegando modelos de Machine Learning en entornos de producción.

Experiencia con

LLMs:

prompting, RAG, embeddings, fine‑tuning y evaluación de calidad.

Buen dominio de Python y fundamentos de ingeniería de software (testing, clean code, diseño de APIs).Data engineering básico-medio: SQL, calidad de datos, pipelines (batch/stream), formatos y orquestación.

Capacidad para explicar decisiones técnicas, riesgos y trade‑offs a públicos técnicos y no técnicos DeseableConocimientos de cloud (AWS, Azure o GCP) y servicios gestionados de ML.Experiencia con prácticas de MLOps (versionado, reproducibilidad, despliegue y monitorización).Conocimientos de Docker/Kubernetes y serving (FastAPI, gRPC).Experiencia en NLP o Computer Vision, según el dominio.

Experiencia previa en mentoring o revisiones de código/diseño.

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