IA Senior Software Engineer

En T-Systems, encontrarás proyectos rompedores que suman al bienestar social y ecológico. Queremos dar la bienvenida a nuevos talentos que aporten ideas frescas, puntos de vista distintos, que acepten retos y un continuo aprendizaje, para crecer e impactar en la sociedad… de una forma divertida Ofreceremos una red de apoyo, excelente tecnología, un entorno de trabajo nuevo... Te apoyamos a crecer constantemente tanto personal como profesionalmente, para que puedas dejar una huella notable en la sociedad.

Descripción del empleo

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y liderar la implementación de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para entornos de producción, garantizando su escalabilidad, fiabilidad y mantenibilidad.
• Definir, implementar y evolucionar plataformas y pipelines de MLOps que automaticen el ciclo de vida completo de los modelos: entrenamiento, validación, versionado, despliegue, monitorización y gobierno.
• Colaborar estrechamente con equipos de Data Science para industrializar modelos, transformando prototipos y notebooks en servicios productivos de alto rendimiento.
• Diseñar y desarrollar APIs, microservicios y arquitecturas orientadas a la integración de modelos de IA y LLMs con aplicaciones empresariales y procesos de negocio.
• Liderar la adopción de buenas prácticas de ingeniería del software, incluyendo testing automatizado, revisión de código, documentación técnica, observabilidad y diseño modular.
• Diseñar e implementar procesos de CI/CD para aplicaciones y modelos de IA, promoviendo la automatización y la entrega continua.
• Definir e implantar estrategias de monitorización de modelos, incluyendo métricas de rendimiento, detección de drift, calidad de datos, explicabilidad y alertado.
• Integrar soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas cloud y ecosistemas empresariales, asegurando altos estándares de seguridad, rendimiento y resiliencia.
• Participar en el diseño de arquitecturas de referencia para soluciones de IA, estableciendo estándares técnicos, patrones de desarrollo y mejores prácticas dentro de la organización.
• Actuar como referente técnico, proporcionando mentoría a perfiles junior y colaborando en la toma de decisiones tecnológicas y la evolución de la plataforma de IA.
• Trabajar en equipos multidisciplinares bajo metodologías ágiles, colaborando con áreas de negocio, ingeniería, arquitectura y operaciones para maximizar el impacto de las soluciones de IA.

Requisitos

• Más de 5 años de experiencia diseñando, desarrollando e industrializando soluciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning o IA Generativa en entornos empresariales.
• Sólida experiencia en ingeniería del software, aplicando principios de diseño, arquitectura, testing automatizado, revisión de código, documentación y buenas prácticas de desarrollo.
• Dominio de Python y del ecosistema de IA/ML, incluyendo frameworks como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers y librerías para IA Generativa.
• Experiencia demostrable en el diseño e implementación de plataformas y pipelines de MLOps que cubran el ciclo de vida completo de modelos y aplicaciones de IA.
• Conocimiento avanzado de control de versiones con Git y de procesos de integración y despliegue continuo (CI/CD).
• Experiencia en contenerización y orquestación de aplicaciones mediante Docker y Kubernetes.
• Experiencia desarrollando y desplegando servicios de IA mediante APIs REST, microservicios, procesamiento batch y arquitecturas orientadas a eventos.
• Experiencia en arquitecturas cloud sobre Azure, AWS o Google Cloud Platform, aprovechando servicios nativos para IA, datos y despliegue.
• Conocimiento en integración de soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas distribuidas y ecosistemas empresariales.
• Experiencia colaborando con equipos multidisciplinares y capacidad para liderar decisiones técnicas, mentorizar a otros ingenieros y comunicar soluciones complejas a diferentes perfiles.

Se valorará especialmente

• Experiencia en IA Generativa, incluyendo el desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs, RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes inteligentes y orquestación mediante frameworks como LangChain, LlamaIndex o Semantic Kernel.
• Experiencia trabajando con plataformas de IA y MLOps como Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, MLflow, Kubeflow, Vertex AI, Amazon SageMaker o plataformas equivalentes.
• Conocimientos de monitorización, observabilidad y evaluación de aplicaciones de IA, incluyendo métricas de rendimiento, calidad, deriva de modelos, trazabilidad y herramientas como Prometheus, Grafana u OpenTelemetry.
• Experiencia con Infraestructura como Código (Terraform, Bicep, ARM,