Senior Data + IA Engineer
Las cualificaciones, habilidades y toda la experiencia relevante necesaria para este puesto se pueden encontrar en la descripción completa a continuación.
¿Te apetece unirte al equipo de Mutua Madrileña y formar parte de un proyecto único y en continuo crecimiento?
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.
Será clave que combine una sólida capacidad técnica con una clara visión de negocio, entendiendo la operativa, las necesidades comerciales y los procesos de asesoramiento asociados a estos productos, para traducirlos en soluciones de datos e IA con impacto real.
El rol será responsable del diseño, construcción y despliegue de aplicaciones de IA aplicadas a procesos de negocio, incluyendo asistentes inteligentes, automatizaciones avanzadas, agentes de decisión y soluciones conversacionales o de voz, así como de la construcción de pipelines, modelos de datos y ontologías sobre plataformas modernas como Palantir, colaborando estrechamente con equipos de plataforma, perfiles de IA y áreas de negocio.
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). xhfqzwm
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 clave
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
#J-18808-Ljbffr