AI Engineer

BBVA

. Traducir retos de negocio en modelos y arquitecturas basadas en Machine Learning, Deep Learning, LLMs, RAG y Agentes .

Posted 9/24/2026full-timeMexico City • MexicoMid-LevelSeniorWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Demonstrates expertise in translating business challenges into Machine Learning and Deep Learning architectures, with a strong focus on MLOps and LLMOps practices. Capable of designing and implementing advanced RAG systems and GenAI solutions while ensuring compliance with security and ethical standards.

Highest-signal resume keywords

Machine Learning Architecture DesignMLOps ImplementationGenAI Production ExperienceRAG System DevelopmentBusiness-Oriented Mindset

ATS Keywords

Tailor your resume

Applicant Tracking System Keywords

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

Hard Skills

Machine LearningDeep LearningGenAIRAGMLOpsLLMOpsModel OptimizationData IngestionModel EvaluationSystem Monitoring

Soft Skills

Business OrientationResource OptimizationCode Excellence

Tools & Technologies

Human-in-the-loop MechanismsIntelligent AgentsMemory Management ToolsIntegration ProtocolsContinuous Deployment Practices

Industry Keywords

AI SolutionsData PrivacySecurity StandardsQuality AssuranceEthical AI

About the role

Key responsibilities & impact

Traducir retos de negocio en modelos y arquitecturas basadas en Machine Learning, Deep Learning, LLMs, RAG y Agentes
Diseñar pipelines completas de GenAI y RAG, incluyendo ingesta, embeddings, recuperación, reranking, evaluación y monitoreo continuo
Construir agentes inteligentes con herramientas, gestión de memoria y estado, permisos, protocolos de integración y mecanismos Human-in-the-loop
Garantizar el ciclo de vida completo, despliegue continuo y trazabilidad de modelos mediante prácticas MLOps, LLMOps y AgentOps
Aplicar caching sistemático, destilación de modelos y técnicas de inferencia eficiente para optimizar costos y rendimiento
Implementar controles de seguridad, ética, privacidad y límites de autonomía para operar soluciones técnicas en producción
Habilitar capacidades de negocio, automatizar procesos complejos y elevar la experiencia digital mediante soluciones de IA integradas a la arquitectura y políticas de Openpay

Requirements

What you’ll need

Experiencia sólida llevando modelos y aplicaciones de GenAI / LLMs a producción (no solo PoCs)
Dominio en diseño de arquitecturas RAG avanzadas y sistemas multi-agente
Dominio de principios MLOps / LLMOps y monitoreo en entorno real
Mentalidad orientada al negocio, optimización de recursos y excelencia en código
Capacidad para cumplir estándares de seguridad, calidad, privacidad y responsabilidad en soluciones de IA