Expert Agentic AI Sector Consultant

¿Te apasiona la

Inteligencia Artificial Generativa

y quieres participar en la transformación de procesos críticos del sector financiero?

En

NTT DATA

buscamos una nueva incorporación, con experiencia en desarrollo de software, automatización y soluciones basadas en IA Generativa, para incorporarse a un equipo especializado en

Corporate & Investment Banking (CIB) .

Participarás en el

diseño, desarrollo e industrialización de agentes de IA y workflows inteligentes

capaces de automatizar procesos financieros end-to-end,

combinando conocimiento funcional del negocio

con capacidades avanzadas de ingeniería.

Buscamos una

persona hands-on , orientada a la calidad y a la puesta en producción, capaz de transformar procesos de negocio y reglas funcionales en soluciones robustas, escalables, seguras, trazables y mantenibles.

Diseñar y desarrollar agentes de IA y workflows para la automatización de procesos de CIB.

Analizar procesos de negocio, reglas, controles y excepciones, y traducirlos en soluciones técnicas.

Combinar de forma adecuada LLMs, lógica determinista, reglas de negocio, APIs, herramientas, procesamiento documental y supervisión humana.

Desarrollar agentes con estado y workflows complejos utilizando LangGraph y/o LangChain.

Crear componentes reutilizables para extracción de información, clasificación, validación, reconciliación, generación documental y automatización de tareas.

Diseñar e implementar APIs y microservicios con Python y FastAPI.

Integrar agentes con aplicaciones empresariales, bases de datos, sistemas legados, procesos batch y arquitecturas orientadas a eventos.

Trabajar con modelos y plataformas como Azure OpenAI, OpenAI y AWS Bedrock, favoreciendo soluciones desacopladas de un proveedor concreto.

Implementar validaciones, guardrails, control de errores, reintentos, idempotencia, persistencia y recuperación ante fallos.

Diseñar estrategias de evaluación, testing, observabilidad y auditoría de las soluciones de IA.

Aplicar prácticas de Software Engineering y DevOps: control de versiones, testing automatizado, CI/CD, Docker, gestión de configuración y monitorización.

Participar en workshops técnicos, definición de arquitecturas, demos y estimaciones de nuevos casos de uso.

Colaborar con arquitectos, equipos de integración, QA, perfiles funcionales y usuarios de negocio.

Realizar code reviews y contribuir a la creación de estándares, aceleradores y buenas prácticas.

Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física o similar.

Más de 5 años de experiencia en desarrollo de software, automatización, Data Engineering o AI Engineering.

Experiencia reciente y práctica en Inteligencia Artificial Generativa, LLMs y soluciones agénticas.

Nivel avanzado de Python, incluyendo programación orientada a objetos, asincronía, typing, testing, diseño modular y gestión de excepciones.

Experiencia con LangGraph y/o LangChain.

Conocimientos de APIs y plataformas de LLM como Azure OpenAI, OpenAI o AWS Bedrock.

Experiencia con Pydantic, structured outputs, FastAPI, REST, SQLAlchemy, PostgreSQL, pytest, Git, CI/CD y Docker.

Conocimientos de procesamiento documental y datos no estructurados: PDF, Word, Excel, OCR, pandas u otras tecnologías similares.

Experiencia desarrollando soluciones enterprise, teniendo en cuenta seguridad, escalabilidad, disponibilidad, observabilidad y mantenibilidad.

Inglés avanzado, tanto escrito como hablado.

Se valorará especialmente:

Experiencia en Corporate & Investment Banking o mercados financieros: derivados, renta fija, FX, equity, productos estructurados, securities o treasury.

Conocimiento del ciclo de vida front-to-back de una operación financiera: pricing, trade capture, booking, settlement, lifecycle events, pagos y reconciliación.

Experiencia con plataformas como Murex, Calypso u otras soluciones de trading, riesgo y post-trade.

Conocimientos de MCP, arquitecturas multiagente, RAG, embeddings, bases de datos vectoriales y semantic search.

Experiencia con tecnologías de integración y arquitecturas distribuidas como Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus, webhooks y procesamiento asíncrono.

Conocimientos de Kubernetes, OpenShift, OpenTelemetry, LangSmith, Arize Phoenix, Prometheus o Grafana.

Experiencia con tecnologías financieras como QuantLib, NumPy, calendarios financieros, cashflows e instrumentos financieros.

¿Qué esperamos de ti? Buscamos una persona capaz de aplicar criterio técnico y funcional para decidir:

Cuándo utilizar un LLM y cuándo una solución determinista.

Cuándo un problema requiere un agente y cuándo