AI Deployment Engineer - Madrid

Job description

You will be part of the Artificial Intelligence Division, with the main objective of deploying, operating and maintaining Machine Learning and GenAI solutions developed by Data Science teams in production. The role is focused on ensuring technical quality, scalability, observability, governance and compliance throughout the entire model lifecycle, from prototype to controlled retirement.

Responsibilities

Industrialise and deploy Machine Learning, Deep Learning, RAGs and agent models in production environments.

Design and operate inference services (batch, online and streaming) with defined SLAs.

Implement training and inference pipelines, model versioning and promotion.

Define and implement monitoring strategies, drift detection and quality control in production.

Ensure end-to-end observability (logs, metrics, traces) and establish SLOs/alerts.

Manage deployments, rollbacks and canary/blue-green strategies.

Integrate and operate LLM providers and external services, controlling latency, costs and limits.

Ensure Responsible AI, privacy (PII) and regulatory compliance (EU AI Act).

We offer:

Joining a leading entity in the sector with innovative and novel projects.

Career plan, professional development and ongoing training.

Permanent contract, flexible working hours and hybrid model.

Competitive salary, benefits plan and flexible remuneration.

permanent

hybrid

At VidaCaixa we are very clear that there is only one life. That is why it should be dedicated to doing what we are most passionate about.

Shall we tell you what moves and motivates those of us who are part of the leading insurance company in Spain?

The purpose that guides us is a strong commitment to people. We work to guarantee a better future for our clients and our team. That is why we dedicate every today to thinking about tomorrow, using all the resources at our disposal to achieve it, such as digitalisation or artificial intelligence. Our desire to improve the future of society is reflected in our commitment to creating inclusive products and in making our insurance offering even more accessible to vulnerable groups. Furthermore, quality, the essence of everything we do, and the trust of our clients are core values of ours.

Join the leading insurance company in Spain, a growing sector with enormous potential. A solid and expert company, cutting-edge and innovative. The future project of more than 800 professionals. We are at a time of transformation and growth at all levels, with a clear commitment to technology and a data-driven approach, which is why we are looking for profiles like yours: curious and restless people who bring their knowledge and take on our challenges. Learn and work alongside the top professionals in the sector. Progress in your career and unleash your full potential by developing new knowledge and skills. Come and be part of a company committed to people, which offers you a set of quality employment measures, flexible working hours, work-life balance, personal and professional development, and equal opportunities. A company where you will improve your quality of life and your professional performance. With your in-depth knowledge and your skills, we will achieve our goal of leading and driving the sector forward. We want you on our team because, with you, our future is assured.

Requirements (Technical Competencies / Hard Skills)

Machine Learning fundamentals and evaluation

Solid technical knowledge of Machine Learning and Deep Learning models, with the ability to correctly formulate different types of problems and evaluate, interpret and improve model performance based on the use case.

Ability to select appropriate metrics, analyse results, define validation criteria and make technical decisions oriented towards business and operations.

Understanding of the principles of model explainability and interpretability and their limitations in real-world environments.

LLMs, GenAI, RAGs and agents

Technical knowledge of language models, embeddings and context management, applied to generative AI solutions in production.

Ability to design, evaluate and operate RAG systems, as well as to control quality, relevance and hallucinations in responses.

Understanding of agent-based architectures, including orchestration, tool use and memory management.

Application of security, privacy and control criteria in GenAI solutions.

Software engineering (Python) applied to deployment

Ability to develop and structure AI services in Python following software engineering best practices.

Experience in designing and operating inference APIs, as well as in managing the code lifecycle in production environments.

Application of testing strategies, contract validation and reproducible environment management, oriented towards reliability and maintainability.

MLOps / AIOps and infrastructure

Knowledge of MLOps and AIOps to manage the complete lifecycle of models in production, from training to deployment and retirement.

Ability to design and operate pipelines, model versioning and CI/CD processes, ensuring safe and reversible deployments.

Experience in deploying AI services on containerised and orchestrated infrastructures, as well as in their integration with external services and LLM providers.

Monitoring, drift, bias and governance

Ability to define and implement monitoring and observability strategies for AI models and services in production.

Identification and management of model degradation, data drift and behavioural changes over time.

Awareness and application of Responsible AI principles, including bias, fairness, privacy and regulatory requirements.

Knowledge of model lifecycle governance, minimum documentation, retirement criteria and approval processes.

At Grupo CaixaBank, we value diversity and equality as fundamental qualities of our culture, and we actively contribute to the development of everyone's talent, regardless of sex, religion, ethnicity, sexual orientation, national origin, age, marital status, identity, gender or gender expression. This is reflected in our networks, made up of cross-functional and close-knit teams, where we foster inclusion and share the same commitment to diversity.

If you need assistance and/or a reasonable accommodation due to a disability during the application or hiring process, please specify this and we will help you.

Descripción de la oferta

Formarás parte de la Dirección de Inteligencia Artificial, con el objetivo principal de desplegar, operar y mantener en producción soluciones de Machine Learning y GenAI desarrolladas por equipos de Data Science. El rol está orientado a garantizar calidad técnica, escalabilidad, observabilidad, gobierno y cumplimiento durante todo el ciclo de vida del modelo, desde el prototipo hasta su retirada controlada.

Responsabilidades

Industrializar y desplegar modelos de Machine Learning, Deep Learning, RAGs y agentes en entornos productivos.

Diseñar y operar servicios de inferencia (batch, online y streaming) con SLAs definidos.

Implementar pipelines de entrenamiento e inferencia, versionado y promoción de modelos.

Definir e implantar estrategias de monitorización, detección de drift y control de calidad en producción.

Asegurar observabilidad end‑to‑end (logs, métricas, trazas) y establecer SLOs/alertas.

Gestionar despliegues, rollbacks y estrategias canary/blue‑green.

Integrar y operar proveedores de LLMs y servicios externos, controlando latencia, costes y límites.

Garantizar Responsible AI, privacidad (PII) y cumplimiento normativo (EU AI Act).

Se ofrece:

Incorporarse a una entidad líder en el sector con proyectos innovadores y novedosos.

Plan de carrera, desarrollo profesional y formación continuada.

Contrato indefinido, flexibilidad horaria y modelo híbrido.

Salario competitivo, plan de beneficios y retribución flexible.

permanent

hybrid

En VidaCaixa tenemos muy claro que Vida solo hay una. Por eso hay que dedicarla a hacer lo que más nos apasione.

¿Te contamos lo que nos mueve y motiva a quienes formamos parte de la compañía líder de seguros en España?

El propósito que nos guía es un fuerte compromiso con las personas. Trabajamos para garantizar un futuro mejor a nuestros clientes y a nuestro equipo. Por eso dedicamos cada hoy a pensar en el mañana, utilizando todos los recursos a nuestro alcance para lograrlo, como la digitalización o la inteligencia artificial.Nuestra voluntad de mejorar el futuro de la sociedad se refleja en la apuesta por crear productos inclusivos y en hacer aún más accesible nuestra oferta aseguradora a colectivos vulnerables. Además, son valores muy nuestros: la calidad, la esencia de todo lo que hacemos, y la confianza de nuestros clientes.

Únete a la compañía líder de seguros en España, un sector en crecimiento con muchísimo potencial. Una empresa sólida y experta, vanguardista e innovadora. El proyecto de futuro de más de 800 profesionales.Estamos en un momento de transformación y crecimiento a todos los niveles, en una clara apuesta por la tecnología y el enfoque data-driven, por lo que buscamos perfiles como el tuyo, personas curiosas e inquietas que aporten sus conocimientos y se unan a nuestros desafíos.Aprende y trabaja junto a los profesionales más top del sector. Progresa en tu carrera y despliega todo tu potencial, desarrollando nuevos conocimientos y habilidades.Ven a formar parte de una empresa comprometida con las personas, que te ofrece un conjunto de medidas de calidad del empleo, flexibilidad horaria, conciliación, desarrollo personal y profesional e igualdad de oportunidades. Una compañía en la que mejorarás tu calidad de vida y tu desempeño profesional. Con tu profundo conocimiento y tus habilidades, lograremos nuestro objetivo de liderar e impulsar el sector. Te queremos en nuestro equipo porque, contigo, tenemos el futuro asegurado.

Requerimientos (Competencias técnicas / Hard Skills)

Fundamentos de Machine Learning y evaluación

Conocimiento técnico sólido de modelos de Machine Learning y Deep Learning, con capacidad para formular correctamente distintos tipos de problemas y evaluar, interpretar y mejorar el rendimiento de los modelos en función del caso de uso.

Capacidad para seleccionar métricas adecuadas, analizar resultados, definir criterios de validación y tomar decisiones técnicas orientadas a negocio y operación.

Comprensión de los principios de explicabilidad e interpretabilidad de modelos y de sus limitaciones en entornos reales.

LLMs, GenAI, RAGs y agentes

Conocimiento técnico de modelos de lenguaje, embeddings y gestión de contexto, aplicado a soluciones de IA generativa en producción.

Capacidad para diseñar, evaluar y operar sistemas RAG, así como para controlar calidad, relevancia y alucinaciones en las respuestas.

Comprensión de arquitecturas basadas en agentes, incluyendo orquestación, uso de herramientas y gestión de memoria.

Aplicación de criterios de seguridad, privacidad y control en soluciones GenAI.

Ingeniería de software (Python) aplicada a despliegue

Capacidad para desarrollar y estructurar servicios de IA en Python siguiendo buenas prácticas de ingeniería de software.

Experiencia en diseño y operación de APIs de inferencia, así como en la gestión del ciclo de vida del código en entornos productivos.

Aplicación de estrategias de testing, validación de contratos y gestión reproducible de entornos, orientadas a fiabilidad y mantenimiento.

MLOps / AIOps e infraestructura

Conocimiento de MLOps y AIOps para gestionar el ciclo de vida completo de modelos en producción, desde entrenamiento hasta despliegue y retirada.

Capacidad para diseñar y operar pipelines, versionado de modelos y procesos CI/CD, garantizando despliegues seguros y reversibles.

Experiencia en despliegue de servicios de IA sobre infraestructuras contenerizadas y orquestadas, así como en su integración con servicios externos y proveedores de LLMs.

Monitorización, drift, bias y gobernanza

Capacidad para definir e implantar estrategias de monitorización y observabilidad de modelos y servicios de IA en producción.

Identificación y gestión de degradación de modelos, drift de datos y cambios de comportamiento a lo largo del tiempo.

Conciencia y aplicación de principios de Responsible AI, incluyendo sesgos, fairness, privacidad y requisitos regulatorios.

Conocimiento de gobernanza del ciclo de vida del modelo, documentación mínima, criterios de retirada y procesos de aprobación.

En Grupo CaixaBank, valoramos la diversidad y la igualdad como cualidades fundamentales de nuestra cultura, y contribuimos activamente al desarrollo del talento de todas las personas; independientemente del sexo, religión, etnia, orientación sexual, origen nacional, edad, estado civil, identidad, género o expresión de género. Esto se refleja en nuestras redes de trabajo, formadas por equipos transversales y cercanos, donde fomentamos la inclusión y compartimos el mismo compromiso por la diversidad.

Si necesitas asistencia y/o una adaptación razonable debido a una discapacidad durante la solicitud o el proceso de contratación, especifíquelo y te ayudaremos.