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. 60 % Data / Analytics Engineering ~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. ¿Desarrollar y mantener procesos ETL/ELT utilizando Python y SQL . 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. Utilizar herramientas GenAI para acelerar tareas de desarrollo, testing, análisis y documentación.

Documentar transformaciones, reglas de negocio, modelos de datos, prompts y decisiones técnicas. 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 .

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 . Entre 3 y 4 años de experiencia en Data Engineering, Data Ops, Analytics Engineering, automatización, GenAI o posiciones similares.

Se valorará positivamente experiencia o familiaridad con: Data lakes, data warehouses y arquitecturas lakehouse. 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.

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. Con buenas habilidades de comunicación y documentación técnica.

Con curiosidad por las nuevas tecnologías de datos e IA generativa. Incorporación a un proyecto con foco real en datos e inteligencia artificial generativa. Participación en soluciones con aplicación directa en el negocio.

Entorno de aprendizaje y evolución competente. Posibilidad de trabajar con arquitecturas modernas de datos y GenAI.

📌 Data Architect Cloud (Madrid)
🏢 BCNC GROUP
📍 Madrid