# Manager AI Innovation Engineer at BBVA

BBVA is hiring a Manager AI Innovation Engineer in Madrid, Spain. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on BBVA](https://jobsbylevel.com/go/247da0c7-98a0-438c-ab2e-97fc1dc94734?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 4 out of 100. 28050, MADRID, Madrid.

## Details

- Company: [BBVA](https://jobsbylevel.com/companies/bbva)
- AI level: AI Level 1 (score 4 out of 100)
- Location: 28050, MADRID, Madrid
- Posted: November 6, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/247da0c7-98a0-438c-ab2e-97fc1dc94734?utm_medium=ai-agent
- Free CV review for this job: https://jobsbylevel.com/cv-review?job=manager-ai-innovation-engineer-at-bbva-3dd2f6

## Prepare for this job

The job page lists 5 likely interview questions for this offer, with a CV checklist: https://jobsbylevel.com/jobs/manager-ai-innovation-engineer-at-bbva-3dd2f6

## Description

¿Te entusiasma hacer crecer tu carrera? BBVA es una compañía global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países donde damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales trabajando en equipos multidisciplinares con perfiles tan diversos como financieros, expertos legales, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros y diseñadores. Conoce más sobre el área: AI Innovation, dentro de AI Transformation, tiene la responsabilidad de conocer y explorar tanto nuevas tecnologías como nuevos modelos y soluciones de Inteligencia Artificial que puedan tener impacto y adopción por parte de BBVA. Desde la creación de los Robots y la definición de The Frame como framework y habilitador clave para la escalabilidad de la IA, se requiere un esfuerzo grande tanto de investigación, como innovación como de supervisión estratégica y de “advisory” dentro de la organización. Dentro de AI Innovation, el AI Lab, explora, evalúa y desarrolla soluciones avanzadas basadas en modelos fundacionales, Large Language Models (LLMs) y sistemas agénticos para casos de uso estratégicos del banco. El equipo trabaja en todo el ciclo de vida: desde la evaluación experimental de modelos hasta la construcción de prototipos y su integración en entornos productivos. Sobre el puesto Misión del puesto Buscamos una persona para el puesto de Manager AI Innovation Engineer, con un perfil de más de 8 años de experiencia en Machine Learning, GenAI y en el desarrollo de proyectos y soluciones que combinen datos y modelos analíticos y de ML. Se combinará experimentación analítica avanzada con el desarrollo de soluciones basadas en LLMs y arquitecturas agénticas, desde la definición del caso de uso hasta su puesta en producción. Responsabilidades principales Evaluación y experimentación con GenAI Seleccionar y evaluar comparativamente modelos fundacionales para distintos casos de uso, incluidas aplicaciones de lenguaje, voz y soluciones multimodales. Diseñar y ejecutar planes de evaluación, definiendo métricas técnicas y de negocio y comparando modelos en distintos escenarios. Construir de forma iterativa datasets de entrenamiento, validación y evaluación. Adaptar modelos generativos y discriminativos mediante fine-tuning u otras técnicas equivalentes. Definir metodologías de experimentación controlada, como pruebas A/B, y validar KPIs analíticos asociados a soluciones basadas en LLM. Desarrollo de soluciones basadas en LLMs y sistemas agénticos Diseñar y desarrollar soluciones analíticas basadas en LLMs, incluidas arquitecturas que combinen varios modelos. Diseñar y desarrollar sistemas agénticos en los que los modelos interactúen con herramientas, APIs, fuentes de conocimiento externas y modelos de ML. Desarrollar flujos de razonamiento y orquestación de modelos, con planificación de tareas, uso de herramientas y composición de varios pasos de inferencia. Construir bases de conocimiento y datasets de dominio para alimentar modelos generativos. Crear sistemas donde los LLMs funcionen como interfaces inteligentes para interactuar con sistemas y datos corporativos. Desarrollar pipelines de inferencia y servicios backend; integrar modelos con sistemas y operativas del banco, incluidas APIs y sistemas corporativos. Participar en ciclos iterativos de experimentación, desde el prototipo hasta la solución productiva. Investigación aplicada y transferencia de conocimiento Explorar de forma continua avances en LLMs, modelos fundacionales, técnicas avanzadas de NLP y arquitecturas agénticas. Evaluar tecnologías y frameworks relevantes para soluciones de IA generativa. Comunicar conceptos técnicos a audiencias internas con distintos niveles de especialización. Requisitos técnicos Machine Learning Engineering Experiencia en el ciclo de vida completo de proyectos de ML y NLP: exploración de datos (EDA), construcción de datasets, selección y entrenamiento de modelos, evaluación y monitorización. Experiencia desarrollando soluciones

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