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Ai solutions engineer

Santander
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Publicada el Publicado hace 20 hr horas
Descripción

Compañía internacional en plena fase de crecimiento y transformación, con presencia en diferentes mercados y una fuerte apuesta por la innovación tecnológica como palanca de negocio. La organización está impulsando una nueva línea estratégica centrada en el desarrollo de soluciones basadas en Inteligencia Artificial aplicadas a entornos corporativos reales, con el objetivo de acelerar la toma de decisiones, automatizar procesos complejos y generar nuevas capacidades digitales para las distintas áreas de la compañía. Para apoyar este crecimiento, buscamos incorporar un/a AI Solutions Engineer que participe en el diseño, desarrollo e implantación de aplicaciones internas basadas en tecnologías de IA generativa, trabajando de forma transversal con negocio, tecnología y operaciones en un entorno dinámico, internacional y altamente orientado a la innovación. La persona seleccionada se incorporará a la Unidad de Tecnología con la misión de transformar los requisitos funcionales generados por las distintas Direcciones de la compañía en aplicaciones internas de producción basadas en tecnologías de Inteligencia Artificial, desde el diseño técnico hasta el despliegue, la operación y la mejora continua. Además, actuará como interlocutor técnico con el Director de Tecnología y los equipos de IT/Datos, traduciendo necesidades de la compañía y alineados con la arquitectura corporativa. Responsabilidades Realizar el seguimiento integral del pipeline de proyectos de Data Centers. Diseño y desarrollo de aplicaciones IA: Construcción end-to-end de aplicaciones internas basadas en LLMs (chatbots especializados, asistentes documentales, agentes de tarea, copilotos verticales para Energía, Desarrollo o Data Centers). Integración con sistemas corporativos: Conexión segura de modelos y agentes con Microsoft 365 (Share Point, Outlook, Teams), bases de datos corporativas, ERP, sistemas SCADA y otras fuentes operativas. Arquitectura RAG y gestión del conocimiento: Diseño e implementación de pipelines de recuperación aumentada (RAG), vector stores, embeddings y estrategias de chunking adaptadas a documentación técnica de proyectos. Orquestación de flujos y agentes: Diseño de flujos multi-paso, multi-agente y multi-herramienta con frameworks tipo Lang Chain, Lang Graph, n8n o equivalentes; integración con MCP (Model Context Protocol). Captura y traducción de requisitos: Interlocución directa con Direcciones de Negocio para entender necesidades, priorizar casos de uso y convertirlos en especificaciones técnicas accionables. Calidad, evaluación y seguridad: Implementación de evaluaciones automáticas, observabilidad, control de costes de tokens, mitigación de alucinaciones y cumplimiento de las políticas de seguridad y protección de datos corporativas. Despliegue y operación: Puesta en producción de las aplicaciones, monitorización, mejora continua y formación a los usuarios finales de las distintas Direcciones. Vigilancia tecnológica: Evaluación de nuevos modelos (cerrados y open-source), proveedores, frameworks y patrones de arquitectura de IA aplicables al contexto energético. Requerimientos Grado en Ingeniería, Física, Matemáticas, Ciencias de la Computación o disciplinas STEM equivalentes. Otras formaciones se valorarán si la experiencia técnica está demostrada. Mínimo de 3 a 5 años en desarrollo de productos o aplicaciones basadas en IA / LLMs, con casos en producción demostrables. Tecnologías LLM: Dominio práctico de APIs de modelos comerciales (Anthropic Claude, Open AI, Google Gemini, etc.) y exposición a modelos open-source Llama, Mistral, Qwen). Programación: Python como lenguaje principal. Familiaridad con Type Script/Java Script y valorable para integraciones. Arquitecturas IA: Experiencia construyendo soluciones RAG, sistemas multi-agente, function calling / tool use, prompt engineering avanzado y evaluación de modelos. Conectividad: APIs REST, webhooks, autenticación OAuth/SSO, integración con Microsoft Graph, Share Point, bases de datos relacionales y vectoriales. Cloud: Experiencia con al menos un hyperscaler (Azure preferente por alineación corporativa; AWS o GCP valorables). Inglés nivel alto (C1).

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