Ai Engineer

En Lognext llevamos 20 años acompañando a empresas como Verisure, BNP Paribas o AXA a resolver retos tecnológicos complejos, con talento experto de alto rendimiento, que convierte la tecnología en resultados de negocio.Buscamos un/a AI Engineer con talento para incorporarse a nuestro Centro de Competencias en IA, trabajando en proyectos para grandes compañías de sectores como retail, seguros y seguridad.¿Qué buscamos?Experiencia sólida en IA Generativa , con experiencia trabajando con LLMs y arquitecturas RAG complejas , incluyendo chunking, embeddings, bases de datos vectoriales y orquestación de tareas.Conocimiento de frameworks de agentes como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI u otros equivalentes.Familiaridad con distintos proveedores de modelos, como OpenAI o Claude.Experiencia en evaluación y optimización de modelos mediante métricas como accuracy, precision o recall.Buen dominio de EDA y tratamiento de datos : análisis exploratorio, gestión de nulos, desbalanceo de clases y preprocesamiento.Experiencia con pipelines de datos y procesos ETL en entornos productivos.Conocimientos de cloud , especialmente Azure y/o AWS.Manejo de Python, SQL y herramientas de procesamiento de datos en cloud como Databricks, Snowflake o similares.Experiencia en desarrollo y consumo de APIs con tecnologías como FastAPI o Flask .Uso habitual de herramientas de IA para desarrollo de software, como GitHub Copilot, Codex, Antigravity u otras similares, integrándolas de forma efectiva en el workflow de programación.Buen nivel de inglés (mínimo B2).Valorable conocimiento de Machine Learning tradicional , incluyendo series temporales y modelos clasificatorios como XGBoost, regresiones o LSTM.Se valorará experiencia en proyectos multiagente , grafos de conocimiento y GraphRAG .Se valorarán conocimientos de LLMOps aplicado a RAG .Se valorará experiencia con PySpark, Docker y Kubernetes .? ¿Cuáles serán tus principales funciones y responsabilidades?Diseñar e implementar soluciones basadas en LLMs, incluyendo arquitecturas RAG, sistemas de agentes, prompt flows y memoria contextual.Implementar flujos y agentes mediante frameworks de orquestación como LangChain, LangGraph o equivalentes.Entrenar, validar y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning.Realizar análisis exploratorio, preprocesamiento y tratamiento de datos, incluyendo escenarios en los que la información de partida no esté limpia.Desarrollar y consumir APIs mediante FastAPI, Flask u otras tecnologías similares.Dar soporte en tareas de data engineering, pipelines y ETL cuando las necesidades del proyecto lo requieran.Documentar, versionar y mantener modelos, agentes y soluciones desarrolladas.Participar tanto en pruebas de concepto como en proyectos reales de cliente dentro de un entorno dinámico y multidisciplinar.¿Qué ofrecemos?Modalidad 100% remotaSalario CompetitivoRetribución flexiblePrograma de formación técnica, certificaciones e idiomasPlan de Desarrollo ProfesionalFlexibilidad horariaReferral ProgramÚnete a un equipo de Nexters que resuelve problemas técnicos reales, en proyectos con impacto directo en clientes de primer nivel.En Lognext apostamos por la igualdad entre mujeres y hombres y prueba de ello tenemos Plan de Igualdad registrado y publicado. Somos cerca de 400 Nexters de más de 25 nacionalidades diferentes, y creemos que en esa multiculturalidad existe una fuente de valores, experiencias y conocimiento que aporta valor añadido a nuestros proyectos, y por eso creemos en la diversidad y estamos comprometidos con ella. Trabajamos día a día para crear entornos en los que se trate con respeto y dignidad sin importar de donde vengas, no discriminamos por motivos de raza, religión o creencias, etnia, discapacidad, edad, nacionalidad, estado civil, orientación sexual o género.#Empleo #AIEngineer #GenerativeAI #MachineLearning #LLM #RAG #ITJobs #Lognext

Experiencia sólida en IA Generativa , con experiencia trabajando con LLMs y arquitecturas RAG complejas , incluyendo chunking, embeddings, bases de datos vectoriales y orquestación de tareas. Conocimiento de frameworks de agentes como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI u otros equivalentes. Familiaridad con distintos proveedores de modelos, como OpenAI o Claude. Experiencia en evaluación y optimización de modelos mediante métricas como accuracy, precision o recall. Buen dominio de EDA y tratamiento de datos : análisis exploratorio, gestión de nulos, desbalanceo de clases y preprocesamiento. Experiencia con pipelines de datos y procesos ETL en entornos productivos. Conocimientos de cloud , especialmente Azure y/o AWS. Manejo de Python, SQL y herramientas de procesamiento de datos en cloud como Databricks, Snowflake o similares. Experiencia en desarrollo y consumo de APIs con tecnologías como FastAPI o Flask . Uso habitual de herramientas de IA para desarrollo de software, como GitHub Copilot, Codex, Antigravity u otras similares, integrándolas de forma efectiva en el workflow de programación. Buen nivel de inglés (mínimo B2). Valorable conocimiento de Machine Learning tradicional , incluyendo series temporales y modelos clasificatorios como XGBoost, regresiones o LSTM. Se valorará experiencia en proyectos multiagente , grafos de conocimiento y GraphRAG . Se valorarán conocimientos de LLMOps aplicado a RAG . Se valorará experiencia con PySpark, Docker y Kubernetes ., Referral Program Únete a un equipo de Nexters que resuelve problemas técnicos reales, en proyectos con impacto directo en clientes de primer nivel.

Modalidad 100% remota Salario Competitivo Retribución flexible Programa de formación técnica, certificaciones e idiomas Plan de Desarrollo Profesional Flexibilidad horaria