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# AI Data Platform Engineer

- **Company:** Babel
- **Location:** Madrid, Spain (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** LangGraph Framework, Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Amazon S3, Microsoft Azure, Cloud Computing, Databases, Continuous Integration, Data Infrastructure, Relational Databases, DevOps, IBM Software, Python (Programming Language), PostgreSQL, Neo4j, Performance Tuning, Microsoft SharePoint, Software Engineering, SPARQL, SQL Databases, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Apache Spark, Llamaindex, Git, Fastapi, Data Lakes, Kubernetes, Apache Kafka, Machine Learning Operations, Terraform, Docker, Databricks
- **Published:** November 6, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.es/details/5953556055

## About the Role

bases de conocimiento empresariales, grafos de conocimiento, capas semánticas y soluciones basadas en LLMs
en un entorno bancario regulado.
El rol está orientado al diseño, desarrollo e industrialización de componentes reutilizables para la explotación inteligente de datos estructurados y no estructurados., Experiencia sólida en
Python y SQL
.
Experiencia en ingeniería de software, datos o IA en entornos productivos.
Conocimiento de bases de datos de grafos y consultas con
Gremlin, SPARQL o Cypher
.
Experiencia desarrollando APIs con
FastAPI
o frameworks similares.
Experiencia integrando servicios LLM en cloud (
AWS Bedrock
o similares).
Conocimiento de PostgreSQL/Aurora y optimización de rendimiento.
Experiencia combinando SQL, grafos y búsqueda vectorial.
Conocimientos de
Docker, Git y CI/CD
.
Experiencia en cloud (
AWS y/o Azure
).
Visión orientada a escalabilidad, fiabilidad y mantenibilidad.
?
Muy valorable
Amazon Neptune y modelado avanzado de grafos.
LangChain, LangGraph, LlamaIndex o frameworks similares.
Kubernetes, Terraform y prácticas DevOps / Platform Engineering.
Databricks, Spark, Kafka y arquitecturas orientadas a eventos.
Experiencia en OCR, inteligencia documental o procesamiento multimodal.
Arquitecturas híbridas de recuperación combinando datos relacionales, vectoriales y grafos.

## Description

Diseñar e implementar pipelines para bases de conocimiento, grafos y bases vectoriales.
Desarrollar APIs y servicios para exposición y consumo de datos mediante IA/LLMs.
Integrar fuentes estructuradas y no estructuradas (Data Lakes, S3, SharePoint, FileNet, etc.).
Construir capacidades de
RAG, búsqueda semántica, enriquecimiento de metadatos y Text-to-SQL
.
Participar en procesos de monitorización, observabilidad y preparación para producción.
Colaborar con arquitectos, equipos de datos y stakeholders en entornos ágiles.