Ai Engineer

pEn 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./ppbr/ppBuscamos un/a bAI Engineer /b con talento para incorporarse a nuestro equipo para una multinacional líder en el sector retail./ppbr/pp ¿Qué buscamos?/pp* Experiencia sólida en IA generativa, especialmente en proyectos basados en LLMs, arquitecturas RAG y sistemas de agentes./pp* Conocimiento de frameworks de orquestación de LLMs como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI o herramientas equivalentes /pp* Buen manejo de Python y SQL, así como experiencia en desarrollo y consumo de APIs./pp* Experiencia en tratamiento, preparación y análisis de datos /pp* Conocimientos de cloud y herramientas de procesamiento de datos como Azure, AWS, Databricks, Snowflake o similares./pp* Se valorará experiencia en Machine Learning tradicional, series temporales, modelos clasificatorios, PySpark, Docker, Kubernetes, GraphRAG, proyectos multiagente o nociones de LLMOps./pp* Perfil proactivo, curioso y actualizado en el ecosistema de IA, con interés por investigar nuevas herramientas, modelos y enfoques aplicables a proyectos reales./pp* Familiaridad con herramientas de IA aplicadas al desarrollo, como GitHub Copilot, Codex, Claude Code, Antigravity o similares./pp* Buen nivel de inglés, mínimo B2./ppbr/p

pp* Experiencia sólida en IA generativa, especialmente en proyectos basados en LLMs, arquitecturas RAG y sistemas de agentes. /pp* Conocimiento de frameworks de orquestación de LLMs como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI o herramientas equivalentes /pp* Buen manejo de Python y SQL, así como experiencia en desarrollo y consumo de APIs. /pp* Experiencia en tratamiento, preparación y análisis de datos /pp* Conocimientos de cloud y herramientas de procesamiento de datos como Azure, AWS, Databricks, Snowflake o similares. /pp* Se valorará experiencia en Machine Learning tradicional, series temporales, modelos clasificatorios, PySpark, Docker, Kubernetes, GraphRAG, proyectos multiagente o nociones de LLMOps. /pp* Perfil proactivo, curioso y actualizado en el ecosistema de IA, con interés por investigar nuevas herramientas, modelos y enfoques aplicables a proyectos reales. /pp* Familiaridad con herramientas de IA aplicadas al desarrollo, como GitHub Copilot, Codex, Claude Code, Antigravity o similares. /pp* Buen nivel de inglés, mínimo B2. /ppbr/p