T-Systems es parte del grupo Deutsche Telekom, con unos 30.000 empleados en todo el mundo. Creamos tecnología con propósito para generar un impacto positivo en la sociedad. Buscamos talento curioso, con ganas de aprender, asumir retos y aportar ideas que transformen la experiencia de nuestros clientes.

Confiamos en las personas: ofrecemos autonomía, apoyo continuo y un entorno colaborativo donde crecer sin límites. Somos un solo equipo global, guiados por el respeto, la integridad y la pasión por hacerlo mejor cada día.

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, CloudFormation o similares) y automatización de entornos cloud.

• Conocimiento de arquitecturas de datos modernas, procesamiento distribuido y herramientas como Spark, Databricks o plataformas equivalentes.

• Experiencia definiendo arquitecturas de referencia, estándares técnicos y buenas prácticas para soluciones de IA en producción.

• Conocimiento de aspectos relacionados con la gobernanza de IA, seguridad, privacidad, IA responsable y cumplimiento normativo.

• Certificaciones relevantes en tecnologías cloud o IA, como Microsoft Azure AI Engineer, Azure AI Foundry, AWS Machine Learning Specialty, Google Professional Machine Learning Engineer o equivalentes.

¿Qué te ofrecemos?

Entorno y flexibilidad
• Ambiente internacional, dinámico y colaborativo.
• T-Social: iniciativas de carácter social (deportivas, comunitarias, de salud, ...).
• Modelo de trabajo híbrido (teletrabajo/presencial).
• Horario flexible.
• 4 semanas de teletrabajo al año.

Desarrollo profesional
• Formación a tu medida: acceso a Coursera para que aprendas lo que quieras, cuando quieras.
• Clases semanales de idiomas (inglés, español y alemán).
• Sesiones de Mentoría a nivel global y Experience Days.

Compensación y beneficios
• Plan de compensación flexible (seguro médico, tickets restaurante, guardería, transporte).
• Telemedicina.
• Seguro de vida y accidentes.
• Fondo social.

Bienestar y tiempo libre
• Más de 26 días laborables de vacaciones al año.
• Acceso gratuito a especialistas (salud, bienestar y asesoramiento legal).
• 100% del salario en caso de baja médica.

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