AI ENGINEER
Summary
AI Engineer at Gobik (apparel/retail company) in its Tech & Data department: identifying AI use cases across the company and shipping generative-AI solutions — assistants, automations, document processing, RAG and LLM agents integrated with ERP, Microsoft 365 and internal apps. On-site role in Yecla, Murcia, Spain.
Sobre el puesto
Buscamos a un/a AI Engineer con visión práctica, autonomía y pasión por la inteligencia artificial. Te incorporarás al departamento de Tecnología y Datos con dedicación plena a esta línea: investigar soluciones, identificar casos de uso en toda la compañía e implantarlos de forma ordenada y escalable, con especial foco en agentes.
Responsabilidades
· Analizar los procesos de las distintas áreas de la empresa e identificar dónde la IA puede aportar valor, desde herramientas de productividad hasta soluciones a medida.
· Diseñar e implementar soluciones basadas en IA: asistentes, automatizaciones, procesamiento de documentos, sistemas RAG sobre conocimiento interno e integración de modelos en nuestras aplicaciones.
· Liderar la implantación de agentes que ejecuten tareas completas, conectados a nuestros sistemas (ERP, Microsoft 365, bases de datos y aplicaciones internas), con supervisión humana donde sea necesaria y trazabilidad de sus acciones.
· Evaluar herramientas y plataformas de IA del mercado: funcionalidad, coste, seguridad, privacidad de datos y encaje con nuestro ecosistema.
· Asegurar la calidad y fiabilidad de las soluciones mediante casos de prueba, métricas y control de errores.
· Preparar propuestas para el Comité de IA, documentar cada solución y medir su impacto en tiempo, coste o calidad.
Requisitos imprescindibles
· Formación técnica (Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Ciencia de Datos o equivalente) o experiencia equivalente.
· Experiencia demostrable implantando soluciones de IA generativa en entornos reales, idealmente incluyendo agentes o automatizaciones con LLMs.
· Programación en Python (o TypeScript) para integrar APIs de modelos, construir herramientas y depurar su comportamiento.
· Conocimiento de patrones de aplicación de LLMs: prompts de sistema, RAG, tool use, orquestación de varios pasos y gestión de contexto.
· Criterio de seguridad y cumplimiento: control de permisos, protección de datos (RGPD), riesgos como la inyección de prompts y nociones del Reglamento Europeo de IA.
· Capacidad para trabajar con equipos no técnicos, entender sus procesos y convertirlos en soluciones.
· Autonomía para llevar un caso de uso desde la idea hasta producción.
Valorable (no excluyente)
· Frameworks o SDKs de agentes (Claude Agent SDK, LangGraph, OpenAI Agents SDK o similares) y servidores MCP.
· Plataformas de automatización como n8n, Make o Power Automate.
· Machine learning clásico, analítica de datos o visión por computador.
· Integración con ERPs (especialmente SAP Business One), SQL Server o el ecosistema Microsoft 365 / Azure.
· Experiencia en empresas de producto físico, fabricación, moda o retail.