# DATA ENGINEERING EXPERT I - DATA TRANSFORMATION - AI TRANSFORMATION & ENGINEERING COLOMBIA at BBVA

BBVA is hiring a DATA ENGINEERING EXPERT I - DATA TRANSFORMATION - AI TRANSFORMATION & ENGINEERING COLOMBIA. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Level](https://jobsbylevel.com/go/2a1f2024-b1bb-4afa-acb3-3ac39413e3eb).

AI Level 1, AI centrality 17 out of 100. 11001, Bogotá. D.C., Distrito Capital de Bogotá.

## Details

- Company: [BBVA](https://jobsbylevel.com/companies/bbva)
- AI level: AI Level 1 (score 17 out of 100)
- Location: 11001, Bogotá. D.C., Distrito Capital de Bogotá
- Posted: October 7, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/2a1f2024-b1bb-4afa-acb3-3ac39413e3eb

## Description

¿Quieres desarrollar tu carrera profesional? BBVA es una empresa global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países en los que damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales que trabajamos en equipos multidisciplinares y de perfiles tan diversos como financieros, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros o diseñadores. BBVA: Donde tus ideas se convierten en nuevas oportunidades. 💙 ¡Únete a nosotros! Función principal del cargo : Ingeniero de IA responsable del diseño, desarrollo y despliegue de soluciones de vanguardia basadas en Inteligencia Artificial Generativa. Trabajará en un entorno dinámico y colaborativo, utilizando las últimas tecnologías en la nube de AWS y Azure. Formación académica requerida : Pregrado/Grado: Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Ingeniería Electrónica, Mecatrónica, Telecomunicaciones. Estadística, Matemáticas o Física Maestría o Doctorado (Ph.D.): Deseable, especialmente si se enfoca en áreas como Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) o campos afines. Tipo y años de experiencia : 2 a 5 años de experiencia práctica y demostrable desarrollando sobre servicios de AWS (Lambda, DynamoDB, OpenSearch), consumiendo APIs de LLMs (ej. OpenAI, Bedrock) con aplicación de Prompt Engineering, y gestionando pipelines de CI/CD con herramientas como Jenkins y Bitbucket. Es indispensable un sólido dominio de Python y conocimientos de Infraestructura como Código (IaC). Es indispensable que tenga experiencia en proyectos que hayan llegado hasta embientes productivos en entornos empresariales. Conocimientos técnicos : Desarrollo e Integración de APIs (Apificación): Experiencia en el diseño, construcción y exposición de APIs (ej. RESTful) desde cero. Capacidad demostrable para consumir, integrar y gestionar APIs de terceros de manera eficiente y segura. Cloud (AWS): Experiencia práctica con servicios de AWS para computación y orquestación como AWS Lambda y AWS App Runner. Conocimiento en bases de datos NoSQL, específicamente AWS DynamoDB. Experiencia con motores de búsqueda y analítica como AWS OpenSearch. Comprensión de la configuración de infraestructura en AWS. Contenedores y Orquestación: Experiencia práctica en la creación, empaquetado y gestión de aplicaciones con Docker. Conocimientos en Kubernetes (o servicios gestionados como AWS EKS) para la orquestación, despliegue y escalado de contenedores. IA Generativa: Conocimiento de los conceptos fundamentales de los LLMs y modelos de embeddings. Experiencia o interés demostrable en Prompt Engineering. Familiaridad con el consumo de APIs de modelos de IA (ej. OpenAI, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service). DevOps y CI/CD: Conocimiento práctico de herramientas de integración y despliegue continuo como Jenkins y Bitbucket. Entendimiento de los principios de infraestructura como código (IaC). Cloud (Azure): Se valorará positivamente la familiaridad o experiencia con servicios equivalentes de IA y computación en Microsoft Azure. Habilidades Blandas: Excelentes habilidades para la resolución de problemas. Capacidad para trabajar en equipo y comunicarse eficazmente. Proactividad y un fuerte deseo de aprender y adaptarse a nuevas tecnologías. Conocimientos técnicos/herramientas: Lenguaje de Programación: Python. Desarrollo de APIs (Apificación): Creación y exposición de APIs propias (RESTful), así como consumo e integración de APIs de terceros. Contenedores y Orquestación: Docker, Kubernetes (K8s / AWS EKS). Cloud (AWS): AWS Lambda, AWS App Runner, AWS DynamoDB, AWS OpenSearch. Infraestructura como Código (IaC): Terraform, AWS CloudFormation. DevOps y CI/CD: Jenkins, Bitbucket (incluyendo Bitbucket Pipelines), Git. Inteligencia Artificial Generativa: APIs de OpenAI (GPT), Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Gemini. Frameworks de IA (Deseable): LangChain, LlamaIndex. Librerías Clave de Python:

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