Ubicación: Madrid (preferible) o Málaga
Modalidad: Híbrida (1-2 días oficina por semana)

Banda Salarial

- Analista (2-3 años experiencia): hasta 35.000 € SBA

- Consultor (3-5 años experiencia): hasta 45.000 € SBA

Objetivo del puesto

Buscamos 3 perfiles técnicos AI / Data Platform Engineer para participar en una iniciativa estratégica centrada en la construcción de plataformas de conocimiento empresarial basadas en:

- Knowledge Bases

- Knowledge Graphs

- Semantic Layers

- GenAI

- RAG

- Búsqueda semántica

- Explotación inteligente de datos corporativos

El proyecto está orientado a crear capacidades avanzadas de acceso y explotación de información estructurada y no estructurada dentro de un entorno bancario altamente regulado.

Responsabilidades principales

Knowledge Bases & Semantic Layer

- Diseño y desarrollo de pipelines de creación y mantenimiento de bases de conocimiento.

- Construcción de capas semánticas para explotación de información empresarial.

- Diseño e implementación de grafos de conocimiento (Knowledge Graphs).

- Desarrollo de pipelines para bases vectoriales y recuperación semántica.

AI & GenAI

- Implementación de soluciones RAG (Retrieval Augmented Generation).

- Integración de modelos LLM en entornos productivos.

- Desarrollo de capacidades de búsqueda semántica y recuperación inteligente de información.

- Implementación de funcionalidades Text-to-SQL.

- Construcción de asistentes inteligentes basados en IA.

APIs y Servicios

- Desarrollo de APIs REST con FastAPI.

- Construcción de servicios de acceso a conocimiento corporativo.

- Optimización de rendimiento y escalabilidad de servicios.

Integración de Datos

Integración de fuentes empresariales como:

- Data Lakes

- Amazon S3

- SharePoint

- FileNet

- Repositorios documentales corporativos





- Bases de datos relacionales y no relacionales

Industrialización y Producción

- Observabilidad y monitorización.

- Controles de calidad.

- Human-in-the-loop workflows.

- Seguridad y escalabilidad.

- Automatización de despliegues.

️ Requisitos imprescindibles

Desarrollo

- Python avanzado.

- SQL avanzado.

- Experiencia en desarrollo software, Data Engineering o AI Engineering.

APIs

- FastAPI.

- Desarrollo de APIs REST.

- Programación asíncrona.

- Optimización de rendimiento.

Bases de Datos

- PostgreSQL.

- Amazon Aurora PostgreSQL.

- Diseño de esquemas y optimización de consultas.

Grafos y Semántica

Experiencia real con:

- Graph Databases.

- Cypher.

- Gremlin.

- SPARQL.

- Modelado de grafos.

Cloud

Experiencia en:

- AWS (muy valorado).

- Azure.

IA Generativa

Experiencia con:

- AWS Bedrock.

- LLMs.

- Prompt Engineering.

- Sistemas RAG.

DevOps

- Docker.

- Git.

- CI/CD.

Muy valorable

Graph Engineering

- Amazon Neptune.

- Diseño avanzado de grafos.

- Arquitecturas GraphRAG.

Frameworks IA

- LangChain.

- LangGraph.

- LlamaIndex.

Data Engineering

- Databricks.

- Spark.

- Kafka.

- Streaming.

Cloud & Platform

- Kubernetes.

- Terraform.

- Arquitecturas Cloud Native.

AI Avanzada

- Sistemas multiagente.

- Semantic Modeling.

- Ontologías.

- Data Virtualization.

- Federated Query Systems.

Document Intelligence

- OCR.

- Procesamiento documental.

- Extracción de información.

- Procesamiento multimodal.

Perfil adecuado

Buscamos perfiles con entre 2 y 5 años de experiencia real en alguno de estos ámbitos:

AI Engineer

- LLMs

- RAG

- GenAI

- LangChain

- Bedrock

Data Engineer

- Python

- SQL

- Databricks

- Spark

- Kafka

Graph Engineer

- Neo4j

- Neptune

- Cypher

- SPARQL

- Gremlin

Platform Engineer

- AWS

- Kubernetes

- Docker

- Terraform

- DevOps

📌 AI / Data Platform Engineer (Knowledge Bases, Graph & GenAI) (Madrid)
🏢 TECDATA ENGINEERING
📍 Madrid