> Markdown version of [/jobs/ext/2255496-data-ops-entineer-ai-enablement](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2255496-data-ops-entineer-ai-enablement). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Ops Entineer - AI Enablement - **Company:** BCNC GROUP - **Location:** Madrid, Spain - **Contract:** Apprenticeship - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Computing, Extract Transform Load (ETL), Python (Programming Language), SQL Databases, Large Language Models, Generative AI, Git, Data Lakes, HuggingFace, Api Design, Software Version Control - **Published:** August 26, 2026 - **Apply:** https://www.recruit.net/job/data-ops-entineer-ai-enablement-jobs/A64D09A9F3CF92AA ## About the Role * 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., * 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. ## Description Tu misión será garantizar que los datos estén correctamente integrados, estructurados, documentados y preparados para alimentar soluciones analíticas, automatizaciones y aplicaciones basadas en IA., * 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. ## Related Videos - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Empowering Retail Through Applied Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/976-empowering-retail-through-applied-machine-learning) - [API Design - Getting Started](https://www.wearedevelopers.com/videos/33-api-design-getting-started) - [Developer Experience, Platform Engineering and AI powered Apps](https://www.wearedevelopers.com/videos/990-developer-experience-platform-engineering-and-ai-powered-apps) - [Git for Code Reviews](https://www.wearedevelopers.com/videos/429-git-for-code-reviews) - [How E.On productionizes its AI model & Implementation of Secure Generative AI.](https://www.wearedevelopers.com/videos/623-how-e-on-productionizes-its-ai-model-implementation-of-secure-generative-ai) ## Related Articles - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [MLOps And AI Driven Development](https://www.wearedevelopers.com/magazine/82-mlops-and-ai-driven-development) - [Coffee with Developers - Maria Apazoglou - Making AI understandable for all in production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/475-coffee-with-developers-maria-apazoglou-making-ai-understandable-for-all-in-production) - [Graph and AI Trends 2026: Why Is AI Running but Not Yet Delivering?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/680-graph-and-ai-trends-2026-why-is-ai-running-but-not-yet-delivering) - [MLOps – What’s the deal behind it?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/125-mlops-what-s-the-deal-behind-it) - [Navigating the AI Shift](https://www.wearedevelopers.com/magazine/629-navigating-the-ai-shift)