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 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 adaptable. 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 (Madrid)
🏢 BCNC GROUP
📍 Madrid