AI Engineer

At Kyndryl, we run and reimagine the mission‑critical technology systems that drive advantage for the world’s leading businesses. We are at the heart of progress; with proven expertise and a continuous flow of AI‑powered insight, enabling smarter decisions, faster innovation, and a lasting competitive edge. For our people—Kyndryls—that means doing purposeful work that powers human progress. Join us and experience a flexible, supportive environment where your well‑being is prioritized and your potential can thrive.

Buscamos un/a Senior AI Engineer para diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones de Inteligencia Artificial con impacto real en negocio. Formarás parte de la ampliación del proyecto de AIOps, contribuyendo a la ejecución de casos de uso reales dentro de las Operaciones del banco y ayudando a escalar soluciones de IA a entornos críticos. Trabajarás en proyectos de ML y LLMs desde la idea hasta producción, colaborando estrechamente con equipos de Producto, Data y Software en un entorno técnico, colaborativo y en evolución constante.

• Diseñar y desarrollar soluciones de IA/ML end‑to‑end (desde el prototipo hasta producción).
• Definir la arquitectura del sistema (modelos, servicios, pipelines de datos, inferencia en tiempo real/batch).
• Entrenar, evaluar y mejorar modelos (feature engineering, experimentación, métricas, análisis de errores, mitigación de sesgos).
• Industrializar modelos (MLOps): versionado, reproducibilidad, CI/CD, despliegue, monitorización, retraining, gestión de drift.
• Optimizar rendimiento y costes (latencia, throughput, cuantización, batching, ...).
• Asegurar calidad y gobernanza: trazabilidad, documentación, cumplimiento (privacidad, seguridad, políticas internas, auditoría).
• Contribuir a la calidad del código y a las buenas prácticas del equipo, apoyando a perfiles junior y mid.

• Proyectos de IA con impacto real y visibilidad.
• Trabajo cercano con equipos multidisciplinares y para un cliente muy top en el sector banca.
• Espacio para aprender, experimentar y proponer mejoras técnicas.
• Entorno colaborativo y diverso.
• Flexibilidad y cultura orientada a resultados.

Nos encanta conocerte.

• Experiencia desarrollando y desplegando modelos de Machine Learning en entornos de producción.
• Experiencia con LLMs: prompting, RAG, embeddings, fine‑tuning y evaluación de calidad.
• Buen dominio de Python y fundamentos de ingeniería de software (testing, clean code, diseño de APIs).
• Data engineering básico‑medio: SQL, calidad de datos, pipelines (batch/stream), formatos y orquestación.
• Capacidad para explicar decisiones técnicas, riesgos y trade‑offs a públicos técnicos y no técnicos.

• Conocimientos de cloud (AWS, Azure o GCP) y servicios gestionados de ML.
• Experiencia con prácticas de MLOps (versionado, reproducibilidad, despliegue y monitorización).
• Conocimientos de Docker/Kubernetes y serving (FastAPI, gRPC).
• Experiencia en NLP o Computer Vision, según el dominio.
• Experiencia previa en mentoring o revisiones de código/diseño.

The “Kyn” in Kyndryl means kinship, which represents the strong bonds we have with each other, our customers and our communities. We focus on ensuring all Kyndryls feel included and we welcome people of all cultures, backgrounds, and experiences. Even if you don’t meet every requirement, we encourage you to apply. We believe in growth, and we’re excited to see what you can bring. At Kyndryl, employee feedback has told us that our number one driver of employee engagement is belonging. That sense of belonging — being a valued, respected, trusted member of the team — is fundamental to our culture and fueling great experiences for our customers. This dedication to welcoming everyone into our company means that Kyndryl gives you the ability to thrive and contribute to our culture of empathy and shared success. That’s The Kyndryl Way.