Data Ops Engineer + GenAI

Desde BCNC Group buscamos incorporar un/a Data Ops Engineer + GenAI para participar en un proyecto estratégico y estable dentro del sector bancario-financiero, orientado al uso avanzado de datos, analítica e inteligencia artificial generativa.

Buscamos un perfil técnico y hands-on, con experiencia profesional en Python, SQL y procesos ETL/ELT, capaz de preparar, transformar y estructurar datos de calidad para soluciones analíticas, automatizaciones y casos de uso GenAI.

La posición tiene un foco aproximado del 60% en Data / Analytics Engineering y del 40% en AI Enablement / GenAI.

No buscamos necesariamente un especialista puro en inteligencia artificial: también valoraremos profesionales de datos con formación práctica, proyectos demostrables o interés real por desarrollarse en IA generativa.

• Desarrollar y mantener procesos de extracción, transformación y carga de datos utilizando Python y SQL.
• Integrar y consolidar información procedente de diferentes fuentes, asegurando su coherencia, consistencia y trazabilidad.
• Implementar procesos de limpieza, normalización, validación y control de calidad del dato.
• Diseñar y mantener modelos de datos relacionales, datasets analíticos y estructuras preparadas para su consumo por soluciones de analítica e IA.
• Construir tablas, datasets y pipelines que sirvan como base para automatizaciones y casos de uso GenAI.
• Participar en el desarrollo y mantenimiento de procesos ETL/ELT.
• Integrar APIs de modelos de lenguaje en soluciones internas o de negocio.
• Participar en el diseño de soluciones basadas en LLMs, prompting, RAG, embeddings y búsqueda semántica.
• Trabajar con bases de datos vectoriales o herramientas equivalentes para la recuperación de información.
• Utilizar herramientas de IA generativa para acelerar tareas de desarrollo, documentación, análisis, testing y generación de código.
• Documentar transformaciones, estructuras de datos, reglas de negocio, prompts, flujos GenAI y decisiones técnicas.
• Analizar errores y resolver incidencias relacionadas con pipelines, integraciones y calidad del dato.
• Colaborar con perfiles técnicos, analíticos y de negocio para transformar necesidades funcionales en soluciones de datos e IA.
• Participar en iniciativas de mejora continua y optimización de procesos.
• Lenguaje principal: Python.
• Bases de datos y consultas: SQL avanzado.
• Procesamiento de datos: ETL/ELT, transformación, validación y construcción de datasets.
• Modelado: bases de datos relacionales, normalización y modelos analíticos.
• Arquitecturas de datos: data lake, data warehouse y lakehouse.
• Inteligencia artificial generativa: APIs de LLMs, prompting y estructuración de respuestas.
• Soluciones GenAI: RAG, embeddings y búsqueda semántica.
• Frameworks GenAI valorables: LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel y Hugging Face.
• Proveedores de modelos valorables: OpenAI API, Azure OpenAI o soluciones equivalentes.
• Bases de datos vectoriales valorables: FAISS, Chroma, Pinecone, Weaviate y Azure AI Search.
• Control de versiones: Git.
• Herramientas de desarrollo asistido: GitHub Copilot o herramientas equivalentes.
• Otros entornos valorables: plataformas cloud, orquestación de pipelines y procesamiento distribuido.
• Entre 1 y 4 años de experiencia profesional en Data Engineering, DataOps, Analytics Engineering, automatización de procesos de datos o posiciones similares.
• Conocimientos sólidos de Python aplicado al tratamiento, transformación y automatización de datos.
• Dominio avanzado de SQL, incluyendo joins complejos, agregaciones, CTEs, funciones de ventana y optimización básica de consultas.
• Experiencia práctica desarrollando o manteniendo procesos ETL/ELT.
• Experiencia trabajando con volúmenes medios o grandes de datos.
• Conocimientos de modelado de datos relacional, normalización y construcción de datasets analíticos.
• Experiencia con procesos de limpieza, validación y control de calidad del dato.
• Manejo de sistemas de control de versiones, especialmente Git.
• Experiencia, formación práctica o proyectos relacionados con IA generativa.
• Conocimientos de prompting y estructuración de respuestas generadas por LLMs.
• Interés real por desarrollar tu trayectoria profesional en proyectos que combinen ingeniería de datos e inteligencia artificial generativa.
• Perfil analítico, metódico y orientado a la calidad del dato.
• Capacidad para trabajar con autonomía y avanzar en tareas técnicas con una supervisión razonable.
• Buenas habilidades de comunicación técnica y documentación.
• Proactividad, curiosidad tecnológica y orientación a la mejora continua.

Sería deseable

• Experiencia profesional integrando APIs de LLMs en soluciones técnicas.
• Participación en proyectos o pruebas de concepto de IA generativa.
• Conocimientos de RAG, embeddings, búsqueda semántica y bases de datos vectoriales.
• Experiencia con arquitecturas data lake, data warehouse o lakehouse.
• Experiencia con herramientas de orquestación de pipelines.
• Conocimientos de procesamiento distribuido y formatos analíticos.
• Experiencia en entornos cloud o plataformas de datos.
• Conocimientos sobre evaluación de outputs generativos, contexto y alucinaciones.
• Sensibilidad hacia la seguridad, privacidad, gobierno del dato y uso responsable de la IA.
• Experiencia previa en banca, servicios financieros o entornos regulados.
• Experiencia trabajando con equipos cross y multidisciplinares.
• Perfil resolutivo, responsable y comprometido.
• Contrato indefinido en una compañía de tecnología e ingeniería 100% digital.
• Proyecto estratégico y estable dentro del sector bancario-financiero.
• Participación en un entorno innovador que combina Data Engineering e inteligencia artificial generativa.
• Oportunidad de desarrollar experiencia práctica en soluciones GenAI aplicadas a casos de uso reales.
• Formación continua a través de Udemy, OpenWebinars y programa MVP.
• Plan de retribución flexible.
• Plan de referidos.
• Excelente ambiente laboral, valorado con un 4,7/5.
• Madrid (opción prioritaria): modelo híbrido de 3 días presenciales y 2 días remotos por semana.
• Posibilidad de trabajo remoto para perfiles en toda España que aporten una base sólida en Python, SQL y procesos ETL/ELT, junto con experiencia, formación o proyectos relacionados con IA generativa.
• De lunes a jueves, jornada ampliada de 8:00 a 18:00 h, con flexibilidad horaria de entrada.
• Viernes de 8:00 a 14:00 h.
• Jornada intensiva durante julio y agosto de 8:00 a 14:00 h (30h semanales).

Somos BCNC Group, una empresa de ingeniería y tecnología con presencia en España, Reino Unido, Alemania, Francia y Suecia.

Trabajamos con algunas de las multinacionales más relevantes de Europa en sus proyectos estratégicos.