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: 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. 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. Embeddings, RAG, búsqueda semántica y bases de datos vectoriales. 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. 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. 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 cualificado. Posibilidad de trabajar con arquitecturas modernas de datos y GenAI. #J-18808-Ljbffr

📌 Data Ops Engineer - Ai Enablement (Madrid)
🏢 BCNC GROUP
📍 Madrid