Desde la División de AI & Data estamos buscando un/a Senior Data Engineer para un innovador laboratorio de IA aplicada con el objetivo de diseñar, construir, desplegar y operar soluciones de datos end-to-end para múltiples unidades de negocio en Madrid.

Funciones: Diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables para la ingesta, transformación y servicio, dando soporte a casos de uso analíticos y de Machine Learning. Colaborar estrechamente con el equipo de Data Scientists para traducir notebooks y prototipos en sistemas de ML robustos y listos para producción. Implementar patrones de despliegue de modelos (batch, tiempo real o híbrido) utilizando APIs, jobs programados o arquitecturas orientadas a eventos.

Construir y mantener feature pipelines y abstracciones de datos que permitan un comportamiento del modelo reproducible y fiable. Garantizar la calidad, el versionado y la trazabilidad de la información en todos los datasets y modelos. Optimizar los flujos de trabajo de ML y los pipelines buscando el máximo rendimiento, escalabilidad y eficiencia en costes.

Trabajar junto a los equipos de DevOps y Plataforma para desplegar soluciones aplicando containerización y buenas prácticas de CI/CD. Contribuir a la definición de los estándares de Data Engineering y MLOps, participando activamente en revisiones de código, documentación y mentoring. Sólida base en principios de ingeniería de software (OOP, SOLID, testing, Git y flujos de desarrollo colaborativo).

Dominio avanzado de Python, incluyendo prácticas de clean code, empaquetado y diseño modular.





Experiencia práctica construyendo pipelines de datos (ETL / ELT) utilizando frameworks basados en Python o soluciones a medida.

Experiencia demostrable en flujos de trabajo de Machine Learning (entrenamiento, evaluación y despliegue) y prácticas de MLOps (versionado, monitorización, detección de drift y estrategias de reentrenamiento).

Experiencia en el desarrollo de APIs REST y arquitecturas orientadas a servicios (FastAPI, Flask o similares). Manejo fluido de herramientas de orquestación (ej. Airflow, Prefect, Dagster).

Experiencia con sistemas de almacenamiento de datos (bases de datos SQL/NoSQL, Data Lakes) y entornos de containers (Docker) en Cloud (AWS o Azure). Nivel alto de inglés y español (comunicación fluida tanto oral como escrita).

Valorable: Conocimientos en librerías científicas y frameworks de ML (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).

Experiencia con arquitecturas de streaming o basadas en eventos.

Experiencia desplegando y operando sistemas ML en entornos altamente regulados. Interés por temáticas de IA aplicada como NLP, sistemas basados en LLMs o computación científica.

Condiciones: Modelo de trabajo híbrido con horario flexible de entrada y salida.

Ubicación en oficinas centrales y bien comunicadas en Madrid Importante paquete de beneficios sociales: ticket restaurante, seguro de vida y accidentes, y servicio médico. Fuerte apuesta por la formación continua a través de una plataforma de aprendizaje y formación en idiomas. Planes de crecimiento profesional claros y políticas sólidas de movilidad interna.

📌 AWS Data Engineer, hibrido (Madrid)
🏢 Iwantic
📍 Madrid