Buscamos un/a Data Ops Engineer – AI Enablement para incorporarse a un contexto 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 profesional.
Posibilidad de trabajar con arquitecturas modernas de datos y GenAI.

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