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 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.

Ambiente de aprendizaje y evolución profesional.

Posibilidad de trabajar con arquitecturas modernas de datos y GenAI.

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