AI Engineer Junior

• 3 days ago

Grupo TECDATA Engineering

Role overview

Qualifications

0 to 2 years of experience in development, data, or AI
Practical knowledge of Python, API consumption, JSON, Git, debugging and software testing, virtual environments, SQL, Docker, and Linux at user level
Basic understanding of language models, prompts, embeddings, and RAG
Fluent Spanish and English for technical documentation

Responsibilities

Implement practical projects using Python and APIs
Collaborate and communicate blockers effectively
Learn the project environment and apply knowledge in real-time
Work with RAG, agents, and observability tools

Key facts

Remote from: Spain, Europe, European Union, EMEA
Full time
Junior (1-2 years)
AI Engineer
Spanish

Hard skills

Other skills

Communication
Collaboration
Problem Solving
Lifelong Learning

About the company

Grupo TECDATA Engineering

IT Services & Consulting
Scaleup
201–500

TECDATA , es una dinámica compañía de servicios en Tecnologías de la Información con infraestructura propia en España , ofreciendo servicios profesionales y soluciones tecnológicas para nuestros clientes. Aportamos mucha experiencia y muy focalizada en tecnologías específicas que nos hace diferentes , el cliente es la clave de nuestra estrategia, y centramos nuestros esfuerzos en comprender sus necesidades para incrementar su productividad y optimizar su negocio.

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Job description

Buscamos un perfil AI Engineer Junior

Imprescindible
● Experiencia orientativa de 0 a 2 años en desarrollo, datos o IA. Se admitirán prácticas y proyectos académicos o personales demostrables.
● Base práctica de Python, consumo de APIs, JSON, Git, depuración y pruebas de software, entornos virtuales, SQL, Docker y Linux a nivel usuario.
● Comprensión básica de modelos de lenguaje, prompts, embeddings y RAG; capacidad para explicar un pequeño proyecto aplicado. Salidas estructuradas y function/tool calling, tokens, ventana de contexto y coste, fundamentos de ML y estadística (precisión, recall).
● Capacidad de aprendizaje, comunicación de bloqueos y colaboración; español fluido e inglés para documentación técnica.
La práctica utiliza Python, APIs de modelos, RAG, agentes y herramientas de evaluación y observabilidad. Aprenderás el entorno del proyecto; no se exige dominar varios proveedores ni haber entrenado modelos fundacionales

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