Data & ai integration engineer | ingeniero/a de datos, integraciones e ia aplicada (Madrid)

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13 sep
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Grupo María José San Román
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Madrid

13 sep

Grupo María José San Román

Madrid

¿Te apasionan los datos, la tecnología y la IA aplicada? ¿Te gusta convertir problemas reales en soluciones prácticas, eficientes y medibles? En Grupo María José San Román , buscamos incorporar un/a Data & AI Integration Engineer para participar en proyectos de datos, integraciones, analítica, automatización e inteligencia artificial aplicada . Buscamos un perfil técnico, analítico y hands-on , capaz de transformar requisitos en soluciones reales: conectar sistemas, preparar datos, desarrollar pipelines, crear dashboards, automatizar procesos y experimentar con soluciones de IA cuando aporten un valor transparente al negocio. Misión del puesto: Ejecutar soluciones técnicas que conviertan datos dispersos en información fiable y procesos más eficientes, mediante integraciones, analítica, automatización e IA aplicada, dentro de los proyectos priorizados y dirigidos por Asesoría a Dirección. El reto El Grupo trabaja con distintas herramientas, fuentes de información y procesos digitales que no siempre están conectados ni utilizan definiciones comunes.



Esto limita la capacidad de consolidar información, automatizar tareas y obtener una visión compartida del negocio. Buscamos a una persona capaz de ejecutar de forma práctica soluciones en el punto de encuentro entre datos y tecnología: acceder y preparar información, conectar sistemas, programar, construir análisis útiles y desarrollar automatizaciones o aplicaciones sencillas de IA. El trabajo partirá de prioridades, objetivos y alcances definidos por el equipo de Dirección. El perfil que necesitamos Necesitamos un perfil técnico, analítico y hands-on: alguien que programe, sea riguroso con los datos, tenga experiencia experimentando con modelos y convierta requisitos definidos en soluciones sencillas, seguras, medibles y mantenibles. RESPONSABILIDADES Qué harás. Preparar y ordenar los datos. Mapear fuentes, campos y flujos; normalizar identificadores y métricas; documentar calidad, historial y limitaciones; y establecer contro

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