Desde BCNC Group buscamos incorporar un/a Data Ops Engineer + Gen AI 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 Gen AI. La posición tiene un foco aproximado del 60% en Data / Analytics Engineering y del 40% en AI Enablement / Gen AI . 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 Gen AI. 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 Gen AI y decisiones técnicas. Analizar errores y res

📌 Data ops engineer + genai (Madrid)
🏢 BCNC GROUP
📍 Madrid