Descripción de la oferta
ML Engineer para impulsar soluciones avanzadas con LLMs NTT DATA somos todas las personas que la formamos . Un equipo de más de 190.000 profesionales, tan diverso como diversos son los 50 países en los que estamos presentes y los diferentes sectores en los que desarrollamos nuestra actividad: Telecomunicaciones, Sector Financiero (Banca y Seguros), Industria, Utilities, Sector Público y Sanidad . ¿Nuestra misión? Ofrecer soluciones estratégicas, de negocio y tecnológicas, así como el desarrollo y mantenimiento de aplicaciones , siendo un referente en consultoría. Todo gracias a la colaboración entre equipos, la calidad humana de nuestra gente y a que no nos conformamos con lo establecido, buscamos siempre la innovación que nos acerca al futuro . Nuestra esencia nos ha llevado a romper paradigmas y a brindar las soluciones que realmente se corresponden a las necesidades de cada cliente. Nuestro talento nos ha hecho poder decir con orgullo que somos una de las empresas reconocida un año más como Global Top Employer en este 2025 . El modelo de Consultoría en Banca de NTT DATA se basa en el asesoramiento integral a nuestros clientes , desde el ámbito estratégico al operativo, de procesos y tecnológico. ¿Te apasiona la IA generativa y quieres trabajar en proyectos punteros que están redefiniendo la manera en la que las organizaciones interactúan con el dato? Si disfrutas creando, optimizando e industrializando soluciones basadas en Large Language Models , este rol es para ti. ✨ Lo que harás Diseñar y evolucionar arquitecturas y modelos LLM para casos de uso reales. Implementar e industrializar la capa completa de gestión de agentes : infraestructura, pipelines, RAG, orquestación y despliegues. Optimizar la fiabilidad, rendimiento y escalabilidad de las soluciones. Trabajar con buenas prácticas de testing, calidad y CI/CD para garantizar entregas robustas. Lo que buscamos en ti Experiencia mínima de 2 años en roles de Machine Learning / AI Engineering. Conocimientos sólidos en LLMs, arquitecturas, frameworks y estrategias de optimización . Experiencia en testing, DevOps e integración continua (GIT, Jenkins u otros). Capacidad para trabajar en entornos dinámicos, aportar ideas y resolver problemas complejos. Plus que valoramos mucho Familiaridad con servicios AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda, etc.). Conocimientos en Spark , pipelines distribuidos o procesamiento de datos a gran escala. Experiencia previa con RAG, vector stores o agentes inteligentes. Te ofrecemos un puesto desafiante con un impacto directo en la práctica, en la que nos centramos en el máximo desarrollo profesional de cada uno de nuestros empleados:
