Ai Engineer
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En Lognext llevamos más de 18 años identificando e implementando soluciones tecnológicas prácticas que nos permitan seguir avanzando y optimicen nuestras operaciones, acompañando a los equipos con talento experto de alto rendimiento y haciendo de la tecnología una fuerza transformadora en nuestro día a día.Buscamos un/aAI Engineercon talento para incorporarse a nuestro equipo para una multinacional líder en el sector retail.¿Qué buscamos?* Experiencia sólida en IA generativa, especialmente en proyectos basados en LLMs, arquitecturas RAG y sistemas de agentes.* Conocimiento de frameworks de orquestación de LLMs como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI o herramientas equivalentes* Buen manejo de Python y SQL, así como experiencia en desarrollo y consumo de APIs.* Experiencia en tratamiento, preparación y análisis de datos* Conocimientos de cloud y herramientas de procesamiento de datos como Azure, AWS, Databricks, Snowflake o similares.* Se valorará experiencia en Machine Learning tradicional, series temporales, modelos clasificatorios, PySpark, Docker, Kubernetes, GraphRAG, proyectos multiagente o nociones de LLMOps.* Perfil proactivo, curioso y actualizado en el ecosistema de IA, con interés por investigar nuevas herramientas, modelos y enfoques aplicables a proyectos reales.* Familiaridad con herramientas de IA aplicadas al desarrollo, como GitHub Copilot, Codex, Claude Code, Antigravity o similares.* Buen nivel de inglés, mínimo B2.
Requirements
- Experiencia sólida en IA generativa, especialmente en proyectos basados en LLMs, arquitecturas RAG y sistemas de agentes.
- Conocimiento de frameworks de orquestación de LLMs como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI o herramientas equivalentes
- Buen manejo de Python y SQL, así como experiencia en desarrollo y consumo de APIs.
- Experiencia en tratamiento, preparación y análisis de datos
- Conocimientos de cloud y herramientas de procesamiento de datos como Azure, AWS, Databricks, Snowflake o similares.
- Se valorará experiencia en Machine Learning tradicional, series temporales, modelos clasificatorios, PySpark, Docker, Kubernetes, GraphRAG, proyectos multiagente o nociones de LLMOps.
- Perfil proactivo, curioso y actualizado en el ecosistema de IA, con interés por investigar nuevas herramientas, modelos y enfoques aplicables a proyectos reales.
- Familiaridad con herramientas de IA aplicadas al desarrollo, como GitHub Copilot, Codex, Claude Code, Antigravity o similares.
- Buen nivel de inglés, mínimo B2.