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¿Tienes experiencia en FinOps, análisis de datos y optimización de costes cloud y quieres especializarte en plataformas de Data & Inteligencia Artificial?

Buscamos un/a Especialista FinOps de Data & IA para trabajar en la optimización y gobierno económico de plataformas basadas en Azure, Microsoft Fabric, Azure AI Foundry, AWS Bedrock y soluciones de IA Generativa.

¿QUÉ OFRECEMOS?

- Modalidad: 100 % teletrabajo.
- Ubicación: Madrid (disponibilidad para acudir presencialmente de forma puntual)
- Contrato fijo.
- Formación continua adaptada a tus intereses profesionales.
- Retribución flexible.

¿QUÉ REALIZARÁS?
- Gestionarás y optimizarás los costes asociados a plataformas de Data & AI en Azure, incluyendo Azure Data Lake, Synapse, Data Factory, Azure AI Services y Microsoft Fabric.
- Definirás modelos de asignación de costes por unidad de negocio, producto de datos, proyecto y caso de uso de IA.
- Implantarás mecanismos de showback y chargeback para mejorar la transparencia y el control financiero.




- Analizarás el consumo y utilización de capacidades de Microsoft Fabric, incluyendo F-SKU, OneLake, Data Engineering, Data Warehouse, Data Factory, Real-Time Intelligence y Copilot.
- Gestionarás el impacto económico de soluciones de IA Generativa, como GitHub Copilot, Gemini Enterprise, Anthropic Claude, Amazon Bedrock, Azure OpenAI y Microsoft 365 Copilot.

¿QUÉ NECESITAS SABER?
- Al menos 2 años de experiencia en análisis de datos y reporting.
- Titulación de Grado Superior o universitaria en Informática o similar.
- Conocimientos o experiencia en FinOps, optimización y control de costes tecnológicos.
- Experiencia trabajando con entornos Azure y/o Microsoft Fabric.

¿PREPARADO/A PARA EL SIGUIENTE PASO?

En Novanotio te ofrecemos la oportunidad de crecer profesionalmente en proyectos tecnológicos de alto impacto, rodeado de un equipo experto y en constante evolución.

Si buscas un entorno donde seguir desarrollándote y aportar valor, este es tu proyecto.

📌 Especialista FinOps Data & IA (Madrid)
🏢 Novanotio
📍 Madrid