Agentic AI & ITSM/AIOps Solutions Architect (m/f/d)

• Python applied to AI, automation, or integration.
• Agent frameworks: LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI, or equivalent.
• Azure AI, Azure OpenAI, Azure AI Search, OpenAI API, Anthropic, Vertex AI, open-source models, or similar platforms.
• Vector databases: Qdrant, Weaviate, Milvus, Chroma, Pinecone, OpenSearch, Elasticsearch, or others.
• Experience in NLP, classification, entity extraction, clustering, semantic matching, or text mining.
• Experience in automation using APIs, scripts, RPA, workflows, runbooks, or orchestration tools.
• Experience in observability: logs, metrics, traces, health checks, event correlation, or post-execution validation.
• Knowledge of ITSM tools such as ServiceNow, Remedy, Jira Service Management, BMC, EasyVista, or others.
• Knowledge of ITIL Foundation or equivalent experience in service processes.
• Experience in KEDB, KB, CMDB, service catalog, request catalog, or asset management.
• Certifications or training in generative AI, prompt engineering, cloud AI, cloud architecture, ITIL, DevOps, or AIOps.
• Experience with legacy environments or application modernization.

Environment and flexibility
• International, dynamic, and collaborative environment.
• T-Social: social initiatives (sports, community, health,...).
• Hybrid work model (remote/on-site).
• Flexible working hours.
• 4 weeks of remote work per year.

Professional development
• Tailored training: access to Coursera to learn what you want, when you want.
• Weekly language classes (English, Spanish, and German).
• Global Mentoring sessions and Experience Days.

Compensation and benefits
• Flexible compensation plan (health insurance, restaurant tickets, childcare, transportation).
• Telemedicine.
• Life and accident insurance.
• Social fund.

Well-being and time off
• More than 26 working days of vacation per year.
• Free access to specialists (health, well-being, and legal advice).
• 100% of salary covered in case of sick leave.

And many more advantages of being part of T-Systems!

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T-Systems Iberia will only process the CVs of applications that meet the requirements specified for each position.

T-Systems is part of the Deutsche Telekom group, with around 30,000 employees worldwide. We create technology with purpose to generate a positive impact on society. We are looking for curious talent, eager to learn, take on challenges, and contribute ideas that transform our clients' experience.

We trust in people: we offer autonomy, continuous support, and a collaborative environment where you can grow without limits. We are one global team, guided by respect, integrity, and the passion to do better every day.

We are looking for an Agentic AI & ITSM/AIOps Solutions Architect to design enterprise solutions based on generative AI, intelligent agents, RAG, automation, observability, and orchestration of complex workflows, especially applied to support, operations, ITSM, AIOps, and service management contexts.

The role will be responsible for defining agent models, tools, memory, context, decision flows, evidence retrieval, assisted automation, scoring, human validation, and continuous improvement mechanisms. A senior profile is required, with technical vision and a hands-on approach to support the implementation of AI solutions applied to real business and operations processes.

Responsibilities

• Design generative AI solutions applied to business and operational processes.
• Define agentic architectures: agents, subagents, tools, memory, context, workflows, and control points.
• Design AI workflows applied to ITSM/AIOps processes: classification, prioritization, assignment, diagnosis, resolution, escalation, closure, reopening, and continuous learning.
• Define RAG patterns over documentation, knowledge bases, historical tickets, work notes, KEDB, KB, runbooks, corporate sources, logs, metrics, and traces.
• Design advanced prompting strategies, structured generation, evidence retrieval, and response evaluation.
• Define scoring models: confidence, similarity, risk, criticality, automation eligibility, and response quality.
• Design human-in-the-loop mechanisms, policy gates, and criteria to differentiate between assisted, supervised, or autonomous automation.
• Integrate AI agents with APIs, internal systems, cloud platforms, ITSM tools, observability tools, external services, and corporate data sources.
• Participate in identifying automation candidate cases based on process analysis, operational history, and technical knowledge.
• Participate in the development and delivery of services using automatic code generation tools.
• Coordinate and support technical teams in implementing AI solutions based on agents, RAG, workflows, and automation.
• Participate in the continuous improvement of agents, prompts, workflows, AI tools, internal accelerators, and evaluation mechanisms.
• Stay up to date with advances in generative AI, LLMs, agents, RAG, model evaluation, AIOps, automation, and emerging architectures.
• Act as an interface with internal and external stakeholders: end clients, technical teams, partners, functional areas, operations, architecture, and project management.

• Minimum of 5 years of experience in technology projects, software development, architecture, or delivery of enterprise solutions.
• Demonstrable experience in generative AI solutions.
• Solid knowledge of LLMs, embeddings, vector databases, RAG, advanced prompting, and response evaluation.
• Experience in designing or implementing agents, agentic workflows, tools for agents, or multi-agent systems.
• Functional knowledge of ITSM/ITIL processes: incident management, service requests, problem management, change management, SLAs, priorities, assignment groups, KEDB, and KB.
• Experience or knowledge in Application Management, L1/L2/L3 support, application operations, observability, or AIOps.
• Experience integrating AI solutions with APIs, cloud services, enterprise applications, and corporate data sources.
• Solid knowledge of software development and the ability to understand, integrate, and guide Java, .NET, Python, JavaScript/TypeScript, Angular, React, Vue, or other enterprise stacks.
• Knowledge of SDLC, DevOps, GitHub, CI/CD, testing, quality gates, observability, and compliance.
• Experience with classic, agile, or hybrid project management methodologies.
• Experience participating in the execution of complex technology projects.
• Ability to lead multidisciplinary teams and coordinate technical work.
• Higher education degree in Computer Science, Telecommunications, Engineering, or similar. MECES 2 or equivalent demonstrable experience is recommended.

• Technological curiosity and a maker mindset.
• Interest in new AI tools, models, architectures, and approaches.
• Ability to turn complex operational problems into practical, measurable, and governable solutions.
• Collaborative profile, focused on building with technical and functional teams.
• Ability to lead when necessary and take a hands-on approach to tasks.
• Focus on evidence, validation, traceability, and continuous improvement.
• Good judgment to differentiate between safe automation, supervised automation, and processes that require human intervention.

• Python aplicado a IA, automatización o integración.
• Frameworks de agentes: LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI o equivalentes.
• Azure AI, Azure OpenAI, Azure AI Search, OpenAI API, Anthropic, Vertex AI, modelos open-source o plataformas similares.
• Bases vectoriales: Qdrant, Weaviate, Milvus, Chroma, Pinecone, OpenSearch, Elasticsearch u otras.
• Experiencia en NLP, clasificación, extracción de entidades, clustering, matching semántico o minería de texto.
• Experiencia en automatización mediante APIs, scripts, RPA, workflows, runbooks o herramientas de orquestación.
• Experiencia en observabilidad: logs, métricas, trazas, health checks, correlación de eventos o validación post-ejecución.
• Conocimiento de herramientas ITSM como ServiceNow, Remedy, Jira Service Management, BMC, EasyVista u otras.
• Conocimiento de ITIL Foundation o experiencia equivalente en procesos de servicio.
• Experiencia en KEDB, KB, CMDB, catálogo de servicios, catálogo de peticiones o gestión de activos.
• Certificaciones o formación en IA generativa, prompt engineering, cloud AI, arquitectura cloud, ITIL, DevOps o AIOps.
• Experiencia en entornos legacy o modernización de aplicaciones.

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.

¡Y muchas más ventajas de formar parte de T-Systems!

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T-Systems Iberia solo procesará los CV de las candidaturas que cumplan los requisitos especificados para cada oferta.

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.

Buscamos un/a Agentic AI & ITSM/AIOps Solutions Architect para diseñar soluciones empresariales basadas en IA generativa, agentes inteligentes, RAG, automatización, observabilidad y orquestación de workflows complejos, especialmente aplicadas a contextos de soporte, operación, ITSM, AIOps y gestión de servicios.

La persona será responsable de definir modelos de agentes, herramientas, memoria, contexto, flujos de decisión, recuperación de evidencias, automatización asistida, scoring, validación humana y mecanismos de mejora continua. Se requiere un perfil senior, con visión técnica y capacidad hands-on para acompañar la implementación de soluciones IA aplicadas a procesos reales de negocio y operación.

Responsabilidades

• Diseñar soluciones de IA generativa aplicadas a procesos empresariales y operativos.
• Definir arquitecturas agentic: agentes, subagentes, tools, memoria, contexto, workflows y puntos de control.
• Diseñar flujos IA aplicados a procesos ITSM/AIOps: clasificación, priorización, asignación, diagnóstico, resolución, escalado, cierre, reapertura y aprendizaje continuo.
• Definir patrones RAG sobre documentación, bases de conocimiento, tickets históricos, work notes, KEDB, KB, runbooks, fuentes corporativas, logs, métricas y trazas.
• Diseñar estrategias de prompting avanzado, generación estructurada, recuperación de evidencias y evaluación de respuestas.
• Definir modelos de scoring: confianza, similitud, riesgo, criticidad, elegibilidad de automatización y calidad de respuesta.
• Diseñar mecanismos human-in-the-loop, policy gates y criterios para diferenciar entre automatización asistida, supervisada o autónoma.
• Integrar agentes IA con APIs, sistemas internos, plataformas cloud, herramientas ITSM, herramientas de observabilidad, servicios externos y fuentes de datos corporativas.
• Participar en la identificación de casos candidatos a automatización a partir del análisis de procesos, histórico operativo y conocimiento técnico.
• Participar en el desarrollo y terminación de servicios mediante herramientas de generación automática de código.
• Coordinar y acompañar a equipos técnicos en la implementación de soluciones IA basadas en agentes, RAG, workflows y automatización.
• Participar en la mejora continua de agentes, prompts, workflows, herramientas IA, aceleradores internos y mecanismos de evaluación.
• Mantenerse al día con avances en IA generativa, LLMs, agentes, RAG, evaluación de modelos, AIOps, automatización y arquitecturas emergentes.
• Interlocución con stakeholders internos y externos: cliente final, equipos técnicos, partners, áreas funcionales, operación, arquitectura y dirección de proyecto.

• Experiencia mínima de 5 años en proyectos tecnológicos, desarrollo software, arquitectura o delivery de soluciones empresariales.
• Experiencia demostrable en soluciones de IA generativa.
• Conocimientos sólidos en LLMs, embeddings, bases de datos vectoriales, RAG, prompting avanzado y evaluación de respuestas.
• Experiencia en diseño o implementación de agentes, workflows agentic, herramientas para agentes o sistemas multiagente.
• Conocimiento funcional de procesos ITSM/ITIL: gestión de incidencias, peticiones, problemas, cambios, SLAs, escalados, prioridades, grupos resolutores, KEDB y KB.
• Experiencia o conocimiento en Application Management, soporte N1/N2/N3, operación de aplicaciones, observabilidad o AIOps.
• Experiencia integrando soluciones IA con APIs, servicios cloud, aplicaciones empresariales y fuentes de datos corporativas.
• Conocimientos sólidos de desarrollo software y capacidad para entender, integrar y orientar arquitecturas Java,.NET, Python, JavaScript/TypeScript, Angular, React, Vue u otros stacks empresariales.
• Conocimientos de SDLC, DevOps, GitHub, CI/CD, testing, quality gates, observabilidad y compliance.
• Experiencia en metodologías de gestión de proyectos clásicas, ágiles o híbridas.
• Experiencia participando en la ejecución de proyectos tecnológicos complejos.
• Capacidad para liderar equipos multidisciplinares y coordinar trabajo técnico.
• Titulación superior en Informática, Telecomunicaciones, Ingeniería o similar. Recomendable MECES 2 o experiencia equivalente demostrable.

• Curiosidad tecnológica y mentalidad maker.
• Interés por nuevas herramientas, modelos, arquitecturas y enfoques de IA.
• Capacidad para convertir problemas operativos complejos en soluciones prácticas, medibles y gobernables.
• Perfil colaborativo, orientado a construir con equipos técnicos y funcionales.
• Capacidad para liderar cuando sea necesario y asumir tareas hands-on.
• Orientación a evidencia, validación, trazabilidad y mejora continua.
• Buen criterio para diferenciar entre automatización segura, automatización supervisada y procesos que requieren intervención humana.