AI / Data Platform Engineer (Knowledge Bases, Graph & GenAI)

📍 Ubicación: Madrid (preferible) o Málaga
🏢 Modalidad: Híbrida (1-2 días oficina por semana)

💰 Banda Salarial

• Analista (2-3 años experiencia): hasta 35.000 € SBA

• Consultor (3-5 años experiencia): hasta 45.000 € SBA

🎯 Objetivo del puesto

Buscamos 3 perfiles técnicos AI / Data Platform Engineer para participar en una iniciativa estratégica centrada en la construcción de plataformas de conocimiento empresarial basadas en:

• Knowledge Bases

• Knowledge Graphs

• Semantic Layers

• GenAI

• RAG

• Búsqueda semántica

• Explotación inteligente de datos corporativos

El proyecto está orientado a crear capacidades avanzadas de acceso y explotación de información estructurada y no estructurada dentro de un entorno bancario altamente regulado.

🚀 Responsabilidades principales

Knowledge Bases & Semantic Layer

• Diseño y desarrollo de pipelines de creación y mantenimiento de bases de conocimiento.

• Construcción de capas semánticas para explotación de información empresarial.

• Diseño e implementación de grafos de conocimiento (Knowledge Graphs).

• Desarrollo de pipelines para bases vectoriales y recuperación semántica.

AI & GenAI

• Implementación de soluciones RAG (Retrieval Augmented Generation).

• Integración de modelos LLM en entornos productivos.

• Desarrollo de capacidades de búsqueda semántica y recuperación inteligente de información.

• Implementación de funcionalidades Text-to-SQL.

• Construcción de asistentes inteligentes basados en IA.

APIs y Servicios

• Desarrollo de APIs REST con FastAPI.

• Construcción de servicios de acceso a conocimiento corporativo.

• Optimización de rendimiento y escalabilidad de servicios.

Integración de Datos

Integración de fuentes empresariales como:

• Data Lakes

• Amazon S3

• SharePoint

• FileNet

• Repositorios documentales corporativos

• Bases de datos relacionales y no relacionales

Industrialización y Producción

• Observabilidad y monitorización.

• Controles de calidad.

• Human-in-the-loop workflows.

• Seguridad y escalabilidad.

• Automatización de despliegues.

🛠️ Requisitos imprescindibles

Desarrollo

• Python avanzado.

• SQL avanzado.

• Experiencia en desarrollo software, Data Engineering o AI Engineering.

APIs

• FastAPI.

• Desarrollo de APIs REST.

• Programación asíncrona.

• Optimización de rendimiento.

Bases de Datos

• PostgreSQL.

• Amazon Aurora PostgreSQL.

• Diseño de esquemas y optimización de consultas.

Grafos y Semántica

Experiencia real con:

• Graph Databases.

• Cypher.

• Gremlin.

• SPARQL.

• Modelado de grafos.

Cloud

Experiencia en:

• AWS (muy valorado).

• Azure.

IA Generativa

Experiencia con:

• AWS Bedrock.

• LLMs.

• Prompt Engineering.

• Sistemas RAG.

DevOps

• Docker.

• Git.

• CI/CD.

⭐ Muy valorable

Graph Engineering

• Amazon Neptune.

• Diseño avanzado de grafos.

• Arquitecturas GraphRAG.

Frameworks IA

• LangChain.

• LangGraph.

• LlamaIndex.

Data Engineering

• Databricks.

• Spark.

• Kafka.

• Streaming.

Cloud & Platform

• Kubernetes.

• Terraform.

• Arquitecturas Cloud Native.

AI Avanzada

• Sistemas multiagente.

• Semantic Modeling.

• Ontologías.

• Data Virtualization.

• Federated Query Systems.

Document Intelligence

• OCR.

• Procesamiento documental.

• Extracción de información.

• Procesamiento multimodal.

👤 Perfil ideal

Buscamos perfiles con entre 2 y 5 años de experiencia real en alguno de estos ámbitos:

AI Engineer

• LLMs

• RAG

• GenAI

• LangChain

• Bedrock

Data Engineer

• Python

• SQL

• Databricks

• Spark

• Kafka

Graph Engineer

• Neo4j

• Neptune

• Cypher

• SPARQL

• Gremlin

Platform Engineer

• AWS

• Kubernetes

• Docker

• Terraform

• DevOps