Data Ops Engineer + Genai

DesdeBCNC Groupbuscamos incorporar un/aData Ops Engineer + GenAIpara 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 enPython, 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 del60% en Data / Analytics Engineeringy del40% en AI Enablement / GenAI.No buscamos necesariamente un especialista puro en inteligencia artificial: también valoraremos profesionales de datos conformación práctica, proyectos demostrables o interés real por desarrollarse en IA generativa.Desarrollar y mantener procesos de extracción, transformación y carga de datos utilizandoPython 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 procesosETL/ELT.Integrar APIs de modelos de lenguaje en soluciones internas o de negocio.Participar en el diseño de soluciones basadas enLLMs, 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.Entre1 y 4 años de experiencia profesionalen Data Engineering, DataOps, Analytics Engineering, automatización de procesos de datos o posiciones similares.Conocimientos sólidos dePython aplicado al tratamiento, transformación y automatización de datos.Dominio avanzado deSQL, incluyendo joins complejos, agregaciones, CTEs, funciones de ventana y optimización básica de consultas.Experiencia práctica desarrollando o manteniendo procesosETL/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, especialmenteGit.Experiencia, formación práctica o proyectos relacionados conIA 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 deseableExperiencia profesional integrandoAPIs de LLMsen soluciones técnicas.Participación en proyectos o pruebas de concepto de IA generativa.Conocimientos deRAG, embeddings, búsqueda semántica y bases de datos vectoriales.Experiencia con arquitecturasdata 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 ingeniería100% digital.Proyecto estratégico y estable dentro del sector bancario-financiero.Participación en un entorno innovador que combinaData Engineering e inteligencia artificial generativa.Oportunidad de desarrollar experiencia práctica en soluciones GenAI aplicadas a casos de uso reales.Formación continua a través deUdemy, OpenWebinars y programa MVP.Plan de retribución flexible.Plan de referidos.Excelente ambiente laboral, valorado con un4,7/5.Madrid (opción prioritaria):modelo híbrido de3 días presenciales y 2 días remotos por semana.Posibilidad de trabajo remotopara perfiles en toda España que aporten una base sólida enPython, SQL y procesos ETL/ELT, junto con experiencia, formación o proyectos relacionados conIA generativa.De lunes a jueves, jornada ampliada de8:00 a 18:00 h, con flexibilidad horaria de entrada.Viernes de8:00 a 14:00 h.Jornada intensiva durante julio y agosto de8:00 a 14:00 h (30h semanales).SomosBCNC 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.#J-*****-Ljbffr

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, 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., 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

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, Udemy, OpenWebinars y programa MVP . Plan de retribución flexible. Plan de referidos. Excelente ambiente laboral, valorado con un, 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)

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