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

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