Senior, Expert
Vacante: ROL Data Scientist & IA
Localización: España > Barcelona > Sabadell
Niveles Organizativos: [[Vacante_Organizacion1]] > [[Vacante_Organizacion2]] > [[Vacante_Organizacion3]] > [[Vacante_Organizacion4]] > [[Vacante_Organizacion5]]
Posibilidad Multiubicación: No
Experiencia: 2 años
Nivel de estudios: Diplomatura / Ingeniería Técnica
Construir soluciones de IA agéntica prácticas, fiables y escalables sobre la plataforma de Banco Sabadell, integrando capacidades de los modelos (tool calling, RAG, patrones agénticos) en agentes y flujos que resuelven los casos de uso definidos junto con negocio. Responsable de la calidad técnica, robustez, rendimiento del código y las soluciones desplegadas en producción.
Crear, desarrollar y desplegar soluciones de Inteligencia Artificial, incluyendo IA Generativa y sistemas agénticos (Pro-Code y Low-Code).
Desarrollar productos de IA robustos, escalables y reutilizables, preparados para su funcionamiento en entornos de producción.
Velar por la escalabilidad, la gobernanza y la sostenibilidad de las soluciones de Inteligencia Artificial a lo largo de su ciclo de vida.
Implementar patrones de RAG, tool calling e integración de agentes con sistemas internos (APIs, bases de datos) mediante protocolos como MCP.
Usar contenedores y desplegar soluciones mediante Docker, colaborando en la automatización de los procesos de integración, validación y despliegue continuo del software (CI/CD)
Definir e implementar mecanismos de observabilidad, trazabilidad y evaluación de LLMs/agentes (calidad de respuesta, latencia, coste, seguridad).
Garantizar que las soluciones cumplan con la normativa vigente (como el IA Act), así como con los principios de seguridad, privacidad y uso responsable de la IA.
Conocimientos/skills
Python; Experiencia desarrollando en Python y en frameworks de orquestación de agentes (LangGraph, LangChain o similares).
RAG, tool calling, protocolos de integración de agentes (MCP).
Experiencia en Copilot y flujos de Power Automate.
Contenedores (Docker); nociones de CI/CD.
Valorable experiencia en observabilidad y evaluación de LLMs (métricas de calidad, testing de prompts/agentes).
Valorable experiencia con hyperscalers (Azure/OpenAI, Google Cloud, AWS) y con plataformas de datos (Snowflake, Microsoft Fabric).
Conocimiento de metodologías ágiles.
Idiomas
Experiencia
3-5 años en desarrollo de soluciones de IA y al menos 1-2 años en proyectos de IA generativa o agentes.
Profesional con experiencia en el diseño, desarrollo y puesta en producción de soluciones de IA generativa y sistemas agénticos, capaz de transformar necesidades de negocio en soluciones técnicas escalables y fiables. Conocimientos de desarrollo software, integración de modelos fundacionales y arquitecturas de agentes, trabajando tanto en entornos pro-code como en plataformas low-code cuando aporten valor.
Acostumbrado a operar en entornos corporativos exigentes y regulados, colaborando con áreas de negocio, arquitectura, datos, seguridad y producción para garantizar la calidad, sostenibilidad y adopción de las soluciones desplegadas. Orientado a la excelencia técnica, la reutilización de componentes, la mejora continua y la entrega de soluciones listas para producción.
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Aplica conocimientos en matemáticas, estadística y programación para analizar e interpretar datos empresariales. Sus funciones incluyen la recolección y procesamiento de datos de diversas fuentes, el análisis exploratorio para identificar patrones y tendencias, y la creación de modelos predictivos utilizando técnicas de machine learning, entre otras. Sus aportaciones e interpretación de datos guían en la toma de decisiones y la planificación estratégica de la Entidad
317 Técnicas estadísticas y Econometría
15 Creación cuadros de mando (Excel MicroStrategy Dossiers Power BI Tableau QlikView Kibana/Graphana)
314 Conocimiento especializado de producto/servicio según función
14 IA: Inteligencia Artificial (cognitivos, generativa, etc.)
91 Modelización datos & analítica avanzada & Maching Learning (Python / R / Scala, PySPark /Matlab/SAS, etc.)
283 Técnicas exposición en público
11 Ciclo de vida del dato: modelo funcional y gobierno del dato
92 Tratamiento y transformación de datos (Excel avanzado, SQL, SAS, herramientas Business Intelligence …)
221 Disponer de Benchmark y tendencias mercado
20 Modelos Predictivos y Proyección
247 Matemáticas: conocimientos y aplicación metodológica
382 Negociación organizacional
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