Data Ops Engineer - AI Enablement (Madrid)

Buscamos un perfil Data Ops Engineer – AI Enablement para incorporarse a un ambiente profesional orientado al uso avanzado de datos, analítica e inteligencia artificial generativa. La persona seleccionada será responsable de preparar, estructurar y mantener datos de alta calidad que sirvan de base para soluciones analíticas, automatizaciones y casos de uso basados en IA generativa. El rol combina trabajo técnico en transformación, integración y modelado de datos con la capacidad de aplicar herramientas y APIs de LLMs para acelerar procesos, construir soluciones GenAI y habilitar el uso seguro y eficiente de datos en entornos de IA. El puesto tiene un foco aproximado de 60% Data / Analytics Engineering y 40% AI Enablement / GenAI.

Responsabilidades

• Desarrollar y mantener procesos de extracción, transformación y carga de datos utilizando Python y SQL.
• Integrar y consolidar datos procedentes de múltiples fuentes, asegurando 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 consumo por modelos o aplicaciones de IA.
• Construir datasets, tablas y pipelines que sirvan de base para soluciones analíticas, automatizaciones y casos de uso GenAI.
• Integrar APIs de modelos de lenguaje en soluciones internas o de negocio.
• Participar en el diseño de soluciones basadas en LLMs, incluyendo prompting, RAG, embeddings, búsqueda semántica y uso de bases de datos vectoriales.
• 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.
• Colaborar con perfiles técnicos, analíticos y de negocio para traducir necesidades funcionales en soluciones de datos e IA.

Requisitos técnicos

• Conocimientos sólidos de Python orientado a tratamiento, transformación y automatización de datos.
• Dominio avanzado de SQL: joins complejos, agregaciones, CTEs, funciones de ventana y optimización básica de consultas.
• Experiencia inicial o intermedia en procesos ETL/ELT productivos.
• Conocimientos de modelado de datos relacional, normalización y construcción de datasets analíticos.
• Experiencia trabajando con volúmenes de datos medios o grandes.
• Manejo de sistemas de control de versiones, especialmente Git.
• Experiencia integrando APIs de LLMs en soluciones técnicas.
• Experiencia práctica en proyectos de IA generativa.
• Conocimiento de técnicas de prompting, estructuración de respuestas y evaluación básica de outputs generativos.

Perfil profesional

• Perfil analítico, metódico y orientado a la calidad del dato.
• Autonomía para avanzar en tareas técnicas con supervisión razonable.
• Proactividad para identificar mejoras en pipelines, procesos y soluciones basadas en IA.
• Capacidad para estructurar información complexa y aplicar reglas de negocio.
• Buenas habilidades de comunicación técnica y documentación.
• Curiosidad por nuevas tecnologías, especialmente en el ámbito de datos e inteligencia artificial generativa.
• Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares en entornos exigentes y regulados.