¿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 fundamental 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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