¿Te apetece unirte al equipo de Mutua Madrileña y formar parte de un proyecto único y en continuo crecimiento?
Todas las habilidades, cualificaciones y experiencia relevantes que necesitará un candidato seleccionado se enumeran en la siguiente descripción.
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).
* 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
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