¿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).
• 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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