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