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# Ai & Data Engineer

- **Company:** Havas
- **Location:** Madrid, Spain
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** LangGraph Framework, Application Programming Interfaces (APIs), Google AdWords, Agile Methodology, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, BigQuery, Cloud Computing, Databases, Data Architecture, Python (Programming Language), PostgreSQL, NoSQL, OpenAI, Software Engineering, SQL Databases, Pinecone, Google Cloud, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Multi-Cloud, Llamaindex, Generative AI, Git, Information Technology, CrewAI, Weaviate, Google Gemini, Restful APIs, Webhooks, ChromaDB
- **Published:** November 6, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.es/details/5954146052

## About the Role

* Grado universitario en Ingeniería, Ciencias de Datos, Informática o similar
 * Máster/especialización en Data Science, IA o Generative AI (valorado)

Experiencia:

 * Al menos 4 años de experiencia en ingeniería de datos, desarrollo de software o roles técnicos similares (de los cuales al menos /1-2 años trabajando con IA Generativa, LLMs y arquitecturas agénticas).
 * Experiencia demostrable en desarrollo de agentes IA y sistemas multi-agente
 * Experiencia en entornos de agencia de medios, marketing digital o advertising (altamente valorado).

Skills Técnicos:

 * Python avanzado (imprescindible)
 * Frameworks de IA: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, o similares
 * LLMs y Generative AI: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, etc.
 * Arquitecturas RAG y bases de datos vectoriales (Pinecone, Chroma, Weaviate, etc.)
 * Cloud Platforms: GCP, AWS o Azure (al menos una, preferiblemente GCP)
 * Bases de datos: BigQuery, PostgreSQL, SQL
 * APIs y Integraciones: RESTful APIs, webhooks, MCP (Model Context Protocol)
 * Git y metodologías de desarrollo ágil
 * Conocimiento de Google Marketing Platform (GMP), analytics y advertising tech (valorado), * Pensamiento analítico y capacidad de resolver problemas complejos
 * Visión producto: capacidad de diseñar soluciones end-to-end centradas en el usuario
 * Autonomía y proactividad en la identificación de oportunidades de automatización
 * Comunicación efectiva con perfiles técnicos y de negocio
 * Aprendizaje continuo y adaptabilidad a tecnologías emergentes
 * Orientación a resultados y capacidad de entregar valor de negocio medible

## Description

* Diseñar y desarrollar agentes IA autónomos y sistemas multi-agente para automatizar procesos complejos de negocio
 * Crear arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) integrando bases de datos vectoriales, conocimiento empresarial y APIs externas
 * Implementar agentes de gestión integral del cliente conectados mediante MCP a aplicaciones críticas (CRM, plataformas de medios, analytics, etc.)
 * Utilizar frameworks de orquestación como LangChain, LangGraph, CrewAI o similares.

Automatización y Optimización de Procesos:

 * Automatizar workflows operativos en Google Marketing Platform (GMP), plataformas de advertising y herramientas de reporting
 * Desarrollar soluciones de IA generativa para mejorar comunicaciones, generación de insights y tareas repetitivas
 * Crear pipelines de datos y procesos de calidad/gobernanza de datos
 * Optimizar procesos de reporting y análisis mediante automatización inteligente

Arquitectura de Datos e Infraestructura Cloud:

 * Diseñar arquitecturas de datos escalables en entornos multi-cloud (GCP, AWS, Azure)
 * Implementar soluciones production-ready con alta disponibilidad y rendimiento
 * Integrar sistemas mediante APIs, webhooks y conectores personalizados
 * Gestionar bases de datos SQL, NoSQL y vectoriales, * Trabajar estrechamente con equipos de marketing, tecnología, producto y negocio
 * Traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas viables
 * Evangelizar y formar internamente en capacidades de IA y automatización
 * Participar en la definición de roadmap de productos e innovación

Su foco será prioritario en el desarrollo de un proyecto concreto: Agente de Gestión Integral del Cliente:

 * Diseñar la arquitectura del agente considerando múltiples fuentes de datos del cliente
 * Implementar conexiones MCP a sistemas clave: CRM, plataformas de advertising (Google Ads, Meta, etc.), analytics, billing, project management
 * Desarrollar capacidades de: consulta de datos, actualización de información, generación de reportes, alertas proactivas, recomendaciones inteligentes
 * Asegurar seguridad, privacidad y gobernanza de datos sensibles
 * Crear interfaces conversacionales (chat, voz) para interacción con equipos internos
 * Medir y optimizar el rendimiento y ROI del agente