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Habilidades, experiencia, cualificaciones... Si tiene el perfil adecuado para esta posibilidad, asegúrese de inscribirse hoy mismo.

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 innovador 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. xqbhyrx
Trabajamos con algunas de las multinacionales más relevantes de Europa en sus proyectos estratégicos.

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