Buscamos un/a Data Ops Engineer – AI Enablement para incorporarse a un entorno profesional orientado al uso avanzado de datos, analítica e inteligencia artificial generativa.

Tu misión será garantizar que los datos estén correctamente integrados, estructurados, documentados y preparados para alimentar soluciones analíticas, automatizaciones y aplicaciones basadas en IA.

El puesto combina aproximadamente

- 60 % Data / Analytics Engineering
- 40 % AI Enablement / GenAI

Buscamos una persona con experiencia práctica en datos y capacidad para integrar APIs de modelos de lenguaje. No es una posición enfocada en entrenar modelos desde cero, sino en preparar datos fiables y utilizarlos para construir soluciones de IA generativa que aporten valor real al negocio. ¿Qué harás en tu día a día?

- Desarrollar y mantener procesos ETL/ELT utilizando Python y SQL.
- Extraer, transformar e integrar información procedente de diferentes fuentes.
- Implementar controles de limpieza, normalización, validación y calidad del dato.
- Asegurar la consistencia, trazabilidad y disponibilidad de los datos.
- Diseñar modelos de datos relacionales y datasets preparados para analítica e IA.
- Construir tablas y pipelines para automatizaciones y casos de uso GenAI.
- Integrar APIs de LLMs en soluciones internas y de negocio.
- Participar en soluciones basadas en prompting, embeddings, búsqueda semántica y RAG.
- Evaluar las respuestas generadas por los modelos y controlar aspectos como formato, contexto y alucinaciones.
- Utilizar herramientas GenAI para acelerar tareas de desarrollo, testing, análisis y documentación.




- Documentar transformaciones, reglas de negocio, modelos de datos, prompts y decisiones técnicas.
- Colaborar con equipos técnicos, analíticos y de negocio en un entorno transversal.

Requisitos imprescindibles

Para avanzar en el proceso será necesario contar con:

- Conocimientos sólidos de Python, aplicados al tratamiento, transformación y automatización de datos.
- Dominio avanzado de SQL, incluyendo joins complejos, CTEs, agregaciones, funciones de ventana y optimización básica de consultas.
- Experiencia práctica en procesos ETL/ELT productivos.
- Experiencia trabajando con volúmenes de datos medios o grandes.
- Conocimientos de modelado relacional, normalización y creación de datasets analíticos.
- Experiencia con sistemas de control de versiones, especialmente Git.
- Experiencia integrando APIs de LLMs en soluciones técnicas.
- Participación práctica en proyectos de inteligencia artificial generativa.
- Conocimientos de prompting, estructuración de respuestas y evaluación básica de outputs generativos.
- Entre 3 y 4 años de experiencia en Data Engineering, Data Ops, Analytics Engineering, automatización, GenAI o posiciones similares.

Conocimientos valorables





Se valorará positivamente experiencia o familiaridad con:

- Data lakes, data warehouses y arquitecturas lakehouse.
- Herramientas de orquestación de pipelines.
- Procesamiento distribuido y formatos analíticos.
- Plataformas cloud y entornos modernos de datos.
- LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, Hugging Face, OpenAI API o Azure OpenAI.
- Embeddings, RAG, búsqueda semántica y bases de datos vectoriales.
- FAISS, Chroma, Pinecone, Weaviate o Azure AI Search.
- Calidad, privacidad, seguridad y gobierno del dato.
- Uso responsable de IA en entornos regulados o financieros.
- Ciclo de vida y puesta en producción de soluciones analíticas y GenAI.

¿Qué perfil buscamos?

Una persona

- Analítica, metódica y orientada a la calidad.
- Autónoma para avanzar en tareas técnicas con una supervisión razonable.
- Proactiva a la hora de detectar mejoras en pipelines y procesos.
- Capaz de estructurar información compleja y aplicar reglas de negocio.
- Con buenas habilidades de comunicación y documentación técnica.
- Con curiosidad por las nuevas tecnologías de datos e IA generativa.
- Cómoda trabajando con equipos multidisciplinares y áreas de negocio.

¿Qué ofrecemos?
- Incorporación a un proyecto con foco real en datos e inteligencia artificial generativa.
- Participación en soluciones con aplicación directa en el negocio.
- Colaboración con equipos técnicos, analíticos y funcionales.
- Entorno de aprendizaje y evolución cualificado.
- Posibilidad de trabajar con arquitecturas modernas de datos y GenAI.

📌 Data Ops Entineer - AI Enablement (Madrid)
🏢 BCNC GROUP
📍 Madrid