Desde BCNC Group buscamos incorporar un/a Data Ops Engineer + GenAI 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 GenAI.

La posición tiene un foco aproximado del 60% en Data / Analytics Engineering y del 40% en AI Enablement / GenAI .

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 GenAI.
- 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 GenAI 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 GenAI: RAG, embeddings y búsqueda semántica.
- Frameworks GenAI valorables: LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel y Hugging Face.
- Proveedores de modelos valorables: OpenAI API, Azure OpenAI o soluciones equivalentes.
- Bases de datos vectoriales valorables: FAISS, Chroma, Pinecone, Weaviate y Azure AI Search.
- Control de versiones: Git.
- Herramientas de desarrollo asistido: GitHub 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, DataOps, 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 entorno original que combina Data Engineering e inteligencia artificial generativa .
- Oportunidad de desarrollar experiencia práctica en soluciones GenAI aplicadas a casos de uso reales.
- Formación continua a través de Udemy, OpenWebinars 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.

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