Especialista en datos - Mutua Madrileña (Bilbao)

Buscamos un Senior Data + IA Engineer con experiencia en Data Engineering, IA Generativa, sistemas agentic y automatización inteligente, así como con conocimiento experto o avanzado en productos financieros y de ahorro, especialmente en fondos de inversión, planes de pensiones y productos de Vida. El perfil se incorporará a un equipo de Datos, IA y Automatización con foco en negocio dentro del ámbito Patrimonial de Mutua Madrileña, dando soporte directo a las áreas de Mutuactivos y Vida.

Responsabilidades (foco en impacto al negocio)

Relación con negocio y gestión de stakeholders

• Interacción directa con equipos de negocio.
• Entendimiento profundo de necesidades y objetivos.
• Traducción a soluciones de datos alineadas con la ontología.
• Priorización basada en impacto.
• Gestión de expectativas, tiempos y alcance.
• Acompañamiento en adopción.
• Identificación proactiva de oportunidades de valor.

Ingeniería de datos (transformación y consumo)

• Diseño, desarrollo y mantenimiento de pipelines ETL/ELT (capas de transformación y consumo).
• Desarrollo de pipelines en Palantir Foundry.
• Transformación y enriquecimiento de datos orientados a casos de uso de negocio.
• Optimización de rendimiento, costes y fiabilidad.
• Implementación de controles de calidad y monitorización.

Colaboración con equipos de plataforma

• Interlocución directa con equipos de ingestas y plataformas de datos.
• Entendimiento de la arquitectura (sin ser responsable de implementarla).
• Definición de requisitos de datos: formatos, SLAs, calidad y contratos.
• Alineamiento con estándares de arquitectura y gobierno.
• Identificación y gestión de incidencias en la cadena de datos.

Aplicaciones de datos y autoservicio

• Construcción de datasets con calidad, gobernados y reutilizables.
• Diseño de aplicaciones orientadas a autoservicio.
• Reducción de dependencias técnicas para negocio.
• Mejora del time-to-insight.

IA Generativa (conocimiento aplicado)

• Comprensión de cómo la estructura y calidad del dato impacta en LLMs.
• Uso básico de APIs de LLMs, embeddings y vector databases.
• Colaboración en integración de estas capacidades.

Requisitos

Experiencia

• 3–5 años en Data Engineering.
• Experiencia en pipelines productivos.
• Experiencia en entornos con múltiples equipos (plataforma, ingestión, negocio).
• Experiencia trabajando con modelos de datos complejos y reutilizables.
• Experiencia aplicando buenas prácticas de ontologías y gobierno del dato.
• Experiencia evitando duplicidades y promoviendo reutilización.
• Muy valorado: experiencia en campañas comerciales, MDM, conocimiento de Salesforce.

Tecnologías valoradas

• Palantir Foundry y Palantir AIP.
• Databricks.
• Microsoft Azure.
• Conocimiento de IA Aplicada: uso de APIs de LLMs, construcción de aplicaciones con LLMs, embeddings y vector databases, pipelines de RAG, frameworks de orquestación de LLMs.

Habilidades principales

• Mentalidad de dato como producto.
• Foco en consistencia y escalabilidad semántica (ontología).
• Capacidad de interlocución técnica y de negocio.
• Pensamiento estructurado.
• Orientación a impacto.

Formación

• Grado o Máster en Ingeniería Informática, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Matemáticas o disciplinas STEM relacionadas.
• Se valorará formación adicional en: Machine Learning, Generative AI, Data Engineering, Arquitecturas de sistemas de IA.