# Principal Lead Data Scientist / Applied AI at BBVA

BBVA is hiring a Principal Lead Data Scientist / Applied AI in Madrid, Spain. Level rates it Builds AI ●●●●; you can [apply on BBVA](https://jobsbylevel.com/go/c88d1417-c8b9-423a-a2a1-1de1bca9cf4a?utm_medium=ai-agent).

AI Level 4, AI centrality 88 out of 100. 28050, MADRID, Madrid.

## Details

- Company: [BBVA](https://jobsbylevel.com/companies/bbva)
- AI level: AI Level 4 (score 88 out of 100)
- Location: 28050, MADRID, Madrid
- Posted: November 6, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/c88d1417-c8b9-423a-a2a1-1de1bca9cf4a?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, 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 Principal Data Scientist / Applied AI, con más de 15 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 la 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. Se requiere habilidades de gestión de equipos para extender la colaboración existente con otras áreas de negocio como Commercial Banking, CIB, Finance. También se valorará experiencia internacional y liderazgo multi-país para ampliar las líneas de trabajo de otros países como México y Turquía. Responsabilidades principales: Evaluación y experimentación con GenAI: Se requiere experiencia demostrada en innovación 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

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