Tech_Data Scientist & AI Engineer
Fecha: 5 feb 2026
Ubicación: BARCELONA, ES
Empresa: Telefónica

¿QUÉ ES TELEFONICA TECH?
Telefónica Tech es la compañía líder en trasformación digital del Grupo Telefónica. Contamos con una amplia oferta de servicios y soluciones tecnológicas integradas de Ciberseguridad, Cloud, IoT, Big Data, Inteligencia Artificial y Blockchain, con la que acompañamos a nuestros clientes en su transformación digital.
Somos un grupo de más de 6200 personas valientes que trabajamos a diario desde distintos puntos del mundo para alcanzar la excelencia, a través de un liderazgo basado en la transparencia y en el espírItu de equipo. Si te identificas con nuestros pilares, ¡estamos deseando conocerte!
¿QUÉ HACEMOS EN EL EQUIPO?
La unidad de negocio de IA & Big Data en Telefonica Tech ayuda a sus clientes en su proceso de transformación digital unificando las capacidades de Inteligencia Artificial, Big Data, IoT y Blockchain. Este equipo tiene como misión ayudar a las organizaciones a aumentar sus resultados a través de una oferta global de productos y servicios como la consultoría estratégica, el despliegue de infraestructuras, el desarrollo e industrialización de modelos analíticos y la formación sobre nuevas tecnologías, entre otras. De este modo, necesitamos personas motivadas, con conocimientos reales relacionados con la temática, y ganas de seguir aprendiendo nuevas tecnologías.
El equipo de Data Science / AI Engineering es el encargado de diseñar y desplegar soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial, con un foco creciente en IA Generativa, Large Language Models (LLMs) y sistemas de agentes inteligentes, pero manteniendo proyectos relevantes relacionados con la explotación y análisis del dato, desde su origen hasta la generación de valor para nuestros clientes, mediante la implementación de técnicas de analítica avanzada y machine learning.
Trabajamos con organizaciones de múltiples sectores (administración pública, industria, banca, turismo, salud, deportes, etc…) y utilizamos los principales hiperescalares cloud (Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, entre otros), aplicando metodologías ágiles y buenas prácticas de ingeniería para llevar nuestras soluciones a producción.
Buscamos personas con un perfil altamente técnico con mentalidad analítica pero también de ingeniería, con interés tanto por la IA Generativa y los sistemas avanzados de IA, como por la ejecución de proyectos relacionados con el Machine Learning más tradicional, siempre con motivación por seguir aprendiendo y evolucionando en un entorno de innovación continua.
¿CÓMO SERÁ TU DÍA A DÍA?
Este perfil estará directamente involucrado en el planteamiento y desarrollo de los modelos analíticos para los casos de uso a resolver. Concretamente, participará en el proyecto con la misión de entender y analizar los datos disponibles, con el fin de encontrar patrones y plantear e implementar modelos basados en algoritmos de Machine Learning que extraigan valor de esos datos (predicción, segmentación, clasificación, anomalías, etc.), participando en el diseño, desarrollo, optimización y despliegue de soluciones de IA, poniendo foco también en su industrialización y escalado, con un rol orientado a construir sistemas de IA end-to-end, combinando modelos de Machine Learning, Deep Learning (incluyendo LLMs) con arquitecturas de software robustas, pipelines automatizados y prácticas de MLOps/LLMOps. Este perfil podrá participar también en la impartición de distintos módulos formativos relacionados con campos como: Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial, IA Generativa, programación, y similares.
Algunas de las actividades en el día a día pueden incluir:
- Participar en la toma de requisitos de negocio desde un punto de vista técnico.
- Limpiar, transformar y modificar los datos de la forma necesaria para adecuarlos al enfoque analítico que se plantee en el caso de uso.
- Participar en la definición de arquitecturas técnicas de soluciones de IA, alineadas con los requisitos de negocio y los estándares corporativos.
- Diseñar, entrenar, evaluar y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning incluyendo modelos de IA Generativa.
- Desarrollar aplicaciones basadas en LLMs, como sistemas RAG, agentes inteligentes y copilots especializados.
- Adaptar y optimizar LLMs mediante fine-tuning, adapters (LoRA, PEFT) y técnicas de optimización de inferencia.
- Integrar fuentes de conocimiento estructuradas y no estructuradas (bases de datos, buscadores, documentos, APIs)
- Construir y exponer APIs y servicios que integren LLMs en entornos productivos.
- Diseñar e implementar prácticas de MLOps/LLMOps: despliegue, monitorización, observabilidad, control de costes y gobernanza.
- Evaluar nuevas tendencias, modelos y frameworks de IA y agentes, y llevarlos a producción cuando aporten valor.
- Garantizar aspectos de seguridad, privacidad, compliance y Responsabilidad AI en sistemas basados en LLMs.
- Generar documentación y realizar la transferencia de conocimiento a los distintos stakeholders.
- Impartir formación técnica sobre temas de su dominio.
- Mantenerse actualizado en herramientas técnicas y tendencias.
Y PARA ELLO, CREEMOS QUE SERÍA IDEAL QUE CONTARAS CON…
Experiencia
- Imprescindible: +2 años de experiencia en roles técnicos relacionados con IA, Data Science, Machine Learning o AI Engineering, participando en la ejecución de proyectos para clientes.
Formación
- Imprescindible: Titulación universitaria en disciplinas STEM: ingenierías, matemáticas, física, etc.
- Valorable: Titulación de postgrado específica de machine learning, inteligencia artificial, data science o similar (máster o doctorado)
- Valorable: Formación no universitaria, a título particular, en machine learning, data science, IA/IAG, DevoOps/MLOps/LLMOps, o similar.
- Valorable: certificaciones en el ámbito del Data Science / IA en principales proveedores (MS Azure, AWS, GCP, IBM, Cloudera, Snowflake, Stratio, etc.)
Conocimientos técnicos
Imprescindible:
- Conocimientos avanzados en programación con Python (incluyendo git u otras herramientas de colaboración y control de versiones) y librerías analíticas (sklearn y similares), y de manipulación y visualización de datos (numpy, scipy, pandas, matplotlib, etc.), y buenas prácticas de desarrollo de software.
- Experiencia en análisis exploratorio de datos (EDA) y evaluación de modelos.
- Conocimientos avanzados de estadística y algoritmos de aprendizaje automático (ML).
- Experiencia práctica en Machine Learning y Deep Learning (incluyendo LLMs).
Valorable:
- Uso de librerías y frameworks como PyTorch, Tensorflow o Scikit-Learn.
- Conocimiento teórico y práctico en herramientas, librerías y servicios para la resolución de tareas de NLP, tales como sentimient analisys, language detection, NER, texts categorization, etc.).
- Desarrollo de aplicaciones basadas en prompt engineering, RAG y orquestación de flujos LLM.
- Conocimientos relacionados con frameworks de IA Generativa y agentes, como LangChain, LangGraph, beeAgent, Crew.ai, Semantic Kernel, watsonx.Assistant, o similares.
- Experiencia en MLOps/LLMOps: CI/CD para modelos, monitorización, control de versiones, retraining, etc.
- Uso de Docker, pipelines CI/CD, Kubernetes y desarrollo de APIs REST.
- Experiencia en almacenamiento/acceso de/a datos, e implementación de pipelines en plataformas cloud como MS Azure, AWS, GCP, IBM, etc., y servicios de IA gestionados.
Para desempeñar el rol, las skills que encajarían con el equipo y el proyecto serían:
- Trabajo en equipo y actitud de colaboración.
- Habilidades interpersonales.
- Destreza en la comunicación (modulando el discurso en función del tipo de audiencia).
- Mentalidad de ingeniería y orientación a producción.
- Capacidad para diseñar sistemas complejos de forma estructurada.
- Comunicación clara con perfiles técnicos y de negocio.
- Espíritu colaborador
- Gran capacidad de aprendizaje
- Proactividad, autonomía y aprendizaje continuo.
- Experiencia en metodologías ágiles (como Scrum)
- Capacidad para documentar y explicar decisiones técnicas.
Idiomas
- Imprescindible: español (muy alto), inglés (medio).
- Imprescindible: catalán (C2).
¿QUÉ OFRECEMOS?
• Medidas de conciliación y flexibilidad horaria.
• Formación continua y certificaciones.
• Modelo híbrido de teletrabajo.
• Atractivo paquete de beneficios sociales.
• Excelente ambiente de trabajo dinámico y multidisciplinar.
• Programas de voluntariado.
#SomosDiversos #Fomentamosigualdad
Estamos convencidos/as de que los equipos diversos e inclusivos son más innovadores, transformadores y consiguen mejores resultados.
Por ello promovemos y garantizamos la inclusión de todas las personas sin importar género, edad, orientación e identidad sexual, cultura, discapacidad o cualquier otra condición
¡Queremos conocerte! 😊