Buscamos un/a Data Ops Engineer – AI Enablement para incorporarse a un entorno competente orientado al uso avanzado de datos, analítica e inteligencia artificial generativa.

Aumente sus posibilidades de conseguir una entrevista leyendo la siguiente descripción general de este puesto antes de presentar su candidatura.
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:

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- 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?

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- 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

📌 Data Ops Engineer (Madrid)
🏢 Reconocida empresa
📍 Madrid