AI ENGINEER

Gobik; Yecla; Presencial; EUR 42.000 - 66.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Gobik busca un/a AI Engineer con visión práctica para unirse al departamento de Tecnología y Datos, dedicación plena a investigar soluciones IA y casos de uso en toda la compañía, con foco en agentes.

La posición implica analizar procesos, diseñar e implementar soluciones basadas en IA, liderar la implantación de agentes conectados a sistemas internos y evaluar herramientas del mercado, con un fuerte énfasis en seguridad de datos y cumplimiento.

Formación

• Formación técnica requerida o experiencia equivalente.
• Experiencia demostrable implantando soluciones de IA generativa en entornos reales, idealmente con agentes o automatizaciones con LLMs.

Responsabilidades

• Analizar procesos de distintas áreas para identificar cómo IA aporta valor.
• Diseñar e implementar soluciones IA: asistentes, automatizaciones y procesamiento de documentos.
• Liderar implantación de agentes conectados a ERP, Microsoft 365, bases de datos y apps internas.
• Evaluar herramientas IA del mercado en función de coste, seguridad y compatibilidad.
• Asegurar calidad y fiabilidad mediante pruebas y métricas.
• Preparar propuestas para el Comité de IA y medir impacto.

Conocimientos

Python

TypeScript

LLM prompts

API integration

RAG

Data privacy awareness

Educación

Título técnico en Informática/Telecomunicaciones/Matemáticas/Ciencia de Datos o equivalente

Herramientas

Claude Agent SDK

LangGraph

OpenAI Agents SDK

n8n

Power Automate

MCP servers

SAP Business One

SQL Server

Microsoft 365 / Azure

Descripción del empleo

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.