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 .

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 .