Data Engineer (IA Generativa y Agentes Inteligentes)

Data Engineer (IA Generativa y Agentes Inteligentes)

En EPAM NEORIS, creemos que la transformación empieza por las personas. Hoy, como parte de EPAM, ampliamos nuestro alcance global y nuestras capacidades, pero mantenemos lo más importante: una cultura donde cada persona puede crecer, aportar y ser protagonista. No buscamos solo cubrir puestos. Buscamos incorporar talento que quiera superarse, aprender constantemente y dejar huella en cada proyecto. Somos un equipo diverso, inclusivo y en constante evolución. Impulsamos ideas, no jerarquías. Apostamos por el desarrollo real de cada persona. Si quieres trabajar en un lugar donde tu crecimiento importa tanto como los resultados, te estamos buscando.

Respaldados por más de 60,000 profesionales en más de 55 países y un sólido modelo Nearshore, conectamos capacidades globales con confianza local para generar impacto real, crecimiento sostenible y resultados de alto valor para nuestros clientes.

Principales responsabilidades

• Diseñar e implementar pipelines de datos robustos que soporten casos de uso de IA generativa y agentes inteligentes.
• Desarrollar servicios y arquitecturas de datos para integrar LLMs, copilots y asistentes en procesos de negocio.
• Construir y mantener soluciones en entornos cloud (principalmente Azure) asegurando escalabilidad y rendimiento.
• Integrar APIs, microservicios y sistemas distribuidos para habilitar flujos de datos complejos.
• Colaborar con equipos de Data, IA y desarrollo para optimizar el uso de frameworks de agentes (LangGraph, ADK u otros).
• Garantizar buenas prácticas en calidad de datos, versionado y despliegue continuo de pipelines.

Requerimientos

Excluyentes:

• Experiencia de 4 a 7 años como Data Engineer, Software Engineer o IA Generativa Engineer.
• Experiencia sólida en Python y SQL.
• Experiencia en arquitecturas cloud, preferentemente Azure (Data Factory, Databricks, Synapse u otros equivalentes).
• Conocimiento práctico en desarrollo de agentes inteligentes y/o frameworks como LangGraph, ADK de Google u otros.
• Experiencia en integración con APIs, microservicios y arquitecturas distribuidas.

Deseables:

• Experiencia con modelos de lenguaje (LLMs) y su integración en entornos productivos.
• Conocimiento en diseño de arquitecturas de datos modernas (data lakehouse, data mesh, etc.).
• Experiencia en entornos ágiles y herramientas de colaboración.
• Conocimientos en buenas prácticas de MLOps o DataOps.