# Principal Innovation in AI Engineering and Harness at BBVA

BBVA is hiring a Principal Innovation in AI Engineering and Harness in Madrid, Spain. Level rates it Works on AI ●●●○; you can [apply on BBVA](https://jobsbylevel.com/go/593f22ce-db79-4cb3-92c7-be3cc73fb256?utm_medium=ai-agent).

AI Level 3, AI centrality 64 out of 100. 28050, MADRID, Madrid.

## Details

- Company: [BBVA](https://jobsbylevel.com/companies/bbva)
- AI level: AI Level 3 (score 64 out of 100)
- Location: 28050, MADRID, Madrid
- Posted: November 6, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/593f22ce-db79-4cb3-92c7-be3cc73fb256?utm_medium=ai-agent
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## Prepare for this job

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## 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, se trabaja muy activamente con otros equipos clave como AI Tech, AI governance, Data for AI e Ingeniería Sobre el puesto Misión del puesto: Buscamos a una persona para la posición de Principal Innovation in AI Engineering and Harness, con trayectoria sólida en arquitecturas cloud, en diseño, desarrollo e implantación de soluciones tecnológicas basadas en IA y/o ML, así como experiencia en el desarrollo de elementos y activos tecnológicos (harness) esenciales para construir y escalar soluciones de Inteligencia Artificial. Se requiere experiencia técnica demostrada, conocer todas las fases del ciclo de vida de desarrollo de código usando agentes de IA. Se valorará también conocer herramientas desarrollo agéntico como Claude Code o Codex. Responsabilidades principales: Experiencia en entornos y arquitecturas Cloud: Haber trabajado en AWS y GCP Entender los elementos clave de arquitecturas que soportan desarrollos y soluciones IA Haber construido algún harness agéntico para proyectos y soluciones de IA Generativa. Experiencia en SDLC agéntico: Haber trabajado con herramientas como Claude Code Haber desarrollado alguna aplicación o prototipo utilizando este tipo de herramientas como Claude Code o Codex. Experiencia desplegando en infraestructura de contenedores (Kubernetes) de aplicaciones desarrolladas con IA. Evaluación y experimentación con GenAI: Experiencia demostrada en proyectos de innovación y aplicación práctica de IA. 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. 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

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