Buscamos un/a

Data Ops Engineer – AI Enablement

para incorporarse a un ambiente 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

📌 Data Ops Engineer (Madrid)
🏢 BCNC GROUP
📍 Madrid