Buscamos un perfil Data Ops Engineer – AI Enablement para incorporarse a un entorno 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: Imprescindibles 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 compleja 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.

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