Desde BCNC Group buscamos incorporar un/a Data Ops Engineer + Gen AI para participar en un proyecto estratégico y estable dentro del sector bancario-financiero, orientado al uso avanzado de datos, analítica e inteligencia artificial generativa. Buscamos un perfil técnico y hands-on, con experiencia profesional en Python, SQL y procesos ETL/ELT, capaz de preparar, transformar y estructurar datos de calidad para soluciones analíticas, automatizaciones y casos de uso Gen AI. La posición tiene un foco aproximado del 60% en Data / Analytics Engineering y del 40% en AI Enablement / Gen AI. No buscamos necesariamente un especialista puro en inteligencia artificial: también valoraremos profesionales de datos con formación práctica, proyectos demostrables o interés real por desarrollarse en IA generativa. Desarrollar y mantener procesos de extracción, transformación y carga de datos utilizando Python y SQL. Integrar y consolidar información procedente de diferentes fuentes, asegurando su coherencia, consistencia y trazabilidad. Implementar procesos de limpieza, normalización, validación y control de calidad del dato. Diseñar y mantener modelos de datos relacionales, datasets analíticos y estructuras preparadas para su consumo por soluciones de analítica e IA. Construir tablas, datasets y pipelines que sirvan como base para automatizaciones y casos de uso Gen AI. Participar en el desarrollo y mantenimiento de procesos ETL/ELT. Integrar APIs de modelos de lenguaje en soluciones internas o de negocio. Participar en el diseño de soluciones basadas en LLMs, prompting, RAG, embeddings y búsqueda semántica. Trabajar con bases de datos vectoriales o herramientas equivalentes para la recuperación de información. Utilizar herramientas de IA generativa para acelerar tareas de desarrollo, documentación, análisis, testing y generación de código. Documentar transformaciones, estructuras de datos, reglas de negocio, prompts, flujos Gen AI y decisiones técnicas. Analizar errores y resolver incidencias relacionadas con pipelines, integraciones y calidad del dato. Colaborar con perfiles técnicos, analíticos y de negocio para transformar necesidades funcionales en soluciones de datos e IA. Participar en iniciativas de mejora continua y optimización de procesos. Lenguaje principal: Python. Bases de datos y consultas: SQL avanzado. Procesamiento de datos: ETL/ELT, transformación,



validación y construcción de datasets. Modelado: bases de datos relacionales, normalización y modelos analíticos. Arquitecturas de datos: data lake, data warehouse y lakehouse. Inteligencia artificial generativa: APIs de LLMs, prompting y estructuración de respuestas. Soluciones Gen AI: RAG, embeddings y búsqueda semántica. Frameworks Gen AI valorables: Lang Chain, Llama Index, Semantic Kernel y Hugging Face. Proveedores de modelos valorables: Open AI API, Azure Open AI o soluciones equivalentes. Bases de datos vectoriales valorables: FAISS, Chroma, Pinecone, Weaviate y Azure AI Search. Control de versiones: Git. Herramientas de desarrollo asistido: Git Hub Copilot o herramientas equivalentes. Otros entornos valorables: plataformas cloud, orquestación de pipelines y procesamiento distribuido. Entre 1 y 4 años de experiencia profesional en Data Engineering, Data Ops, Analytics Engineering, automatización de procesos de datos o posiciones similares. Conocimientos sólidos de Python aplicado al tratamiento, transformación y automatización de datos. Dominio avanzado de SQL, incluyendo joins complejos, agregaciones, CTEs, funciones de ventana y optimización básica de consultas. Experiencia práctica desarrollando o manteniendo procesos ETL/ELT. Experiencia trabajando con volúmenes medios o grandes de datos. Conocimientos de modelado de datos relacional, normalización y construcción de datasets analíticos. Experiencia con procesos de limpieza, validación y control de calidad del dato. Manejo de sistemas de control de versiones, especialmente Git. Experiencia, formación práctica o proyectos relacionados con IA generativa. Conocimientos de prompting y estructuración de respuestas generadas por LLMs. Interés real por desarrollar tu trayectoria profesional en proyectos que combinen ingeniería de datos e inteligencia artificial generativa. Perfil analítico, metódico y orientado a la calidad del dato.



Capacidad para trabajar con autonomía y avanzar en tareas técnicas con una supervisión razonable. Buenas habilidades de comunicación técnica y documentación. Proactividad, curiosidad tecnológica y orientación a la mejora continua. Sería deseable Experiencia profesional integrando APIs de LLMs en soluciones técnicas. Participación en proyectos o pruebas de concepto de IA generativa. Conocimientos de RAG, embeddings, búsqueda semántica y bases de datos vectoriales. Experiencia con arquitecturas data lake, data warehouse o lakehouse. Experiencia con herramientas de orquestación de pipelines. Conocimientos de procesamiento distribuido y formatos analíticos. Experiencia en entornos cloud o plataformas de datos. Conocimientos sobre evaluación de outputs generativos, contexto y alucinaciones. Sensibilidad hacia la seguridad, privacidad, gobierno del dato y uso responsable de la IA. Experiencia previa en banca, servicios financieros o entornos regulados. Experiencia trabajando con equipos cross y multidisciplinares. Perfil resolutivo, responsable y comprometido. Contrato indefinido en una compañía de tecnología e ingeniería 100% digital. Proyecto estratégico y estable dentro del sector bancario-financiero. Participación en un ambiente innovador que combina Data Engineering e inteligencia artificial generativa. Posibilidad de desarrollar experiencia práctica en soluciones Gen AI aplicadas a casos de uso reales. Formación continua a través de Udemy, Open Webinars y programa MVP. Plan de retribución flexible. Plan de referidos. Excelente ambiente laboral, valorado con un 4,7/5. Madrid (opción prioritaria): modelo híbrido de 3 días presenciales y 2 días remotos por semana. Posibilidad de trabajo remoto para perfiles en toda España que aporten una base sólida en Python, SQL y procesos ETL/ELT, junto con experiencia, formación o proyectos relacionados con IA generativa. De lunes a jueves, jornada ampliada de 8:00 a 18:00 h, con flexibilidad horaria de entrada. Viernes de 8:00 a 14:00 h. Jornada intensiva durante julio y agosto de 8:00 a 14:00 h (30h semanales). Somos BCNC Group, una empresa de ingeniería y tecnología con presencia en España, Reino Unido, Alemania, Francia y Suecia. Trabajamos con algunas de las multinacionales más relevantes de Europa en sus proyectos estratégicos. #J-18808-Ljbffr

📌 Data Ops Engineer + Genai (España)
🏢 BCNC GROUP
📍 España