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 competente 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

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