Data Ops Engineer - AI Enablement
2 days ago
Alcobendas
Buscamos un/a Data Ops Engineer – AI Enablement para incorporarse a un entorno 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: • 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? • 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 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 básica de consultas., • Experiencia práctica en procesos ETL/ELT productivos., • Experiencia trabajando con volúmenes de datos medios o grandes., • Conocimientos de modelado relacional, normalización y creación de datasets analíticos., • Experiencia con sistemas de control de versiones, especialmente Git., • Experiencia integrando APIs de LLMs en soluciones técnicas., • Participación práctica en proyectos de inteligencia artificial generativa., • Conocimientos de prompting, estructuración de respuestas y evaluación básica de outputs generativos., • Entre 3 y 4 años de experiencia en Data Engineering, Data Ops, Analytics Engineering, automatización, GenAI o posiciones similares. Conocimientos valorables Se valorará positivamente experiencia o familiaridad con: • Data lakes, data warehouses y arquitecturas lakehouse., • Herramientas de orquestación de pipelines., • Procesamiento distribuido y formatos analíticos., • Plataformas cloud y entornos modernos de datos., • LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, Hugging Face, OpenAI API o Azure OpenAI., • Embeddings, RAG, búsqueda semántica y bases de datos vectoriales., • FAISS, Chroma, Pinecone, Weaviate o Azure AI Search., • Calidad, privacidad, seguridad y gobierno del dato., • Uso responsable de IA en entornos regulados o financieros., • Ciclo de vida y puesta en producción de soluciones analíticas y GenAI. ¿Qué perfil buscamos? Una persona: • Analítica, metódica y orientada a la calidad., • Autónoma para avanzar en tareas técnicas con una supervisión razonable., • Proactiva a la hora de detectar mejoras en pipelines y procesos., • Capaz de estructurar información compleja y aplicar reglas de negocio., • Con buenas habilidades de comunicación y documentación técnica., • Con curiosidad por las nuevas tecnologías de datos e IA generativa., • Cómoda trabajando con equipos multidisciplinares y áreas de negocio. ¿Qué ofrecemos? • Incorporación a un proyecto con foco real en datos e inteligencia artificial generativa., • Participación en soluciones con aplicación directa en el negocio., • Colaboración con equipos técnicos, analíticos y funcionales., • Entorno de aprendizaje y evolución profesional., • Posibilidad de trabajar con arquitecturas modernas de datos y GenAI.
