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 contexto 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 comp

📌 Data Ops Entineer (Madrid)
🏢 BCNC GROUP
📍 Madrid