Tech Lead AI Conversational Agents, Madrid

Tech Lead AI Conversational Agents Tech Lead AI Conversational Agents Country: Spain

COMIENZA AQUÍ

Santander ( está evolucionando de una marca global de alto impacto a una organización impulsada por la tecnología, y nuestra gente está en el centro de este viaje. Juntos, estamos impulsando una transformación centrada en el cliente que valora el pensamiento audaz, la innovación y el coraje para desafiar lo que es posible. Esto es más que un cambio estratégico. Es una oportunidad para que los profesionales motivados crezcan, aprendan y marquen una diferencia real. Nuestra misión es contribuir a ayudar a más personas y empresas a prosperar. Adoptamos una sólida cultura de riesgo y se espera que todos nuestros profesionales en todos los niveles adopten un enfoque proactivo y responsable hacia la gestión de riesgos.

LA DIFERENCIA QUE MARCAS

Santander España está buscando para su área de Data IA un/a Tech Lead AI Conversational Agents con base en Madrid (Edificio Luca de Tena). Estamos dando forma a la forma en que trabajamos a través de la innovación, la tecnología de vanguardia, la colaboración y la libertad de explorar nuevas ideas. Para tener éxito en este rol, será responsable de:

• Liderar técnicamente la implementación y evolución de agentes conversacionales (chat/voz) en producción siguiendo estándares de arquitectura, seguridad y calidad.
• Proporcionar guía a ingenieros y squads mediante la definición de patrones de diseño, cookbooks y buenas prácticas de ingeniería.
• Gestionar la deuda técnica de los productos bajo su ámbito, proporcionando input a los Product Owners e influyendo activamente en su resolución.
• Colaborar estrechamente con arquitectos, actuando como un input clave para la evolución, mejora y productización de los componentes de la arquitectura técnica
• Definir y supervisar estándares, reglas, guías, arquitecturas de referencia y cookbooks con el objetivo de reducir la carga cognitiva de los equipos de ingeniería.
• Industrializar el uso de agentes AI mediante capacidades comunes de harnessing, garantizando escalabilidad, resiliencia, observabilidad y operación segura en entornos Enterprise
• Configurar y optimizar intents, entities, slots, contexto, flujos, desambiguación, fallback y handoff a agente humano.
• Preparar y mantener datasets conversacionales: limpieza, etiquetado, versionado y control de calidad.
• Definir y ejecutar evaluación técnica: precisión/recall de intents, confusión, cobertura, y evaluación de LLM (rubrics, human eval, safety checks).
• Integrar el agente con sistemas internos mediante MCPs, APIs o Bases de Conocimiento empresariales.
• Implementar controles de seguridad y cumplimiento: redacción de PII, control de accesos, logging/auditoría, retención y políticas internas.

LO QUE APORTARÁS

Nuestra gente es nuestra mayor fortaleza. Cada individuo aporta perspectivas únicas que nos hacen más fuertes como equipo y como organización. Estamos permitiendo que los equipos vayan más allá al valorar quiénes son y potenciar lo que aportan. Los siguientes requisitos representan el conocimiento, las habilidades y las destrezas esenciales para el éxito en este puesto. Se pueden hacer adaptaciones razonables para permitir que las personas con discapacidades realicen las funciones esenciales. Experiencia profesional

• Experiencia mínima de 5 años en desarrollo de software y participación en proyectos tecnológicos en entornos productivos, incluyendo diseño, implementación, integración, mantenimiento y evolución de soluciones orientadas a negocio.
• Experiencia liderando soluciones tecnológicas, guiando equipos de ingeniería y usando metodologías agile.
• Imprescindible experiencia y altos conocimientos en lenguaje Python.
• Experiencia en IA aplicada, NLP, software engineering, data o automatización en entornos productivos.
• Experiencia hands-on construyendo y manteniendo chatbots/voicebots en producción (web/app/WhatsApp/IVR).
• Experiencia con LLMs en casos reales: prompting, RAG/búsqueda semántica, evaluación de calidad, guardrails y mitigación de alucinaciones.
• Experiencia en analítica y monitorización: instrumentación de eventos, logs, dashboards y métricas
• Experiencia integrando con MCPS, APIs REST/webhooks y sistemas corporativos.
• Experiencia con plataformas conversacionales (al menos una): Dialogflow, Azure Bot Framework, Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Genesys, LivePerson, Kore.ai, Cognigy (deseable).
• Conocimiento de prácticas MLOps/LLMOps (deseable): versionado, despliegues, monitorización, rollback.
• Experiencia en entornos regulados / sensibilidad a seguridad y privacidad (PII, GDPR) (deseable)

Educación

• Grado en Ingeniería Informática/Teleco, Matemáticas/Estadística, Ciencia de Datos, Física o similar.
• Máster/posgrado en IA, Data Science, NLP, Ingeniería de Software (deseable).
• Certificaciones (deseables):- Cloud Fundamentals (AWS/Azure/GCP)
• NLP/Conversational AI (cualquier vendor reconocido)
• Scrum/Agile (PSM/CSM)
• Responsible AI / Seguridad (valorable)

Idiomas

• Español: nativo o equivalente. (Obligatorio)
• Inglés: C1 (documentación técnica, reuniones con proveedores, coordinación internacional). (Preferido)

Habilidades duras

• NLP: intent classification, entity extraction, slot filling, diálogo basado en reglas + ML.
• LLM: prompting, RAG, embeddings, evaluación de respuestas, guardrails, safety filters.
• Programación: Python y/o JavaScript/TypeScript (valorable), Git, tests básicos.
• Integración: MCPS, APIs REST, OAuth/SSO (conceptos), webhooks, Postman.
• Datos: SQL básico/intermedio, preparación de datos, etiquetado, versionado.
• Knowledge management: KB, taxonomías, versionado de contenidos, búsqueda semántica.
• Calidad: test cases conversacionales, regresión, UAT, validación de edge cases.
• Herramientas: Jira/Confluence, CI/CD (deseable)

Habilidades blandas

• Pensamiento analítico y resolución de problemas (debugging orientado a causa raíz).
• Capacidades de liderazgo técnico.
• Comunicación clara con perfiles técnicos y negocio documentación ordenada.
• Orientación a calidad y experiencia de cliente atención al detalle.
• Autonomía y ownership capacidad de influir en la priorización de en un backlog.
• Trabajo en equipo y colaboración transversal (IA, IT, CX, operaciones, compliance).
• Adaptabilidad y aprendizaje rápido en tecnologías emergentes.

LLM, Python, NLP