AI & Data Engineer

CAF Group; Beasáin; Vor Ort; EUR 60.000 - 90.000; Vollzeit

Zusammenfassung

CAF SA busca un profesional con pasión por los datos, automatización e IA para transformar necesidades de negocio en soluciones Data/AI escalables y seguras.

Trabajará en un entorno innovador, centrado en ingeniería de datos, IA aplicada, observabilidad y gobierno de plataformas, llevando soluciones a producción.

Colaborará con IT, ciberseguridad y negocio para entregar componentes reutilizables, documentados y alineados con la arquitectura corporativa.

Qualifikationen

• Formación en Ingeniería Informática o similar; máster es valorado.
• Experiencia en ingeniería de datos, ML/IA o plataformas cloud.
• Conocimiento de stacks industriales y entornos de CAF.

Aufgaben

• Implementar automatizaciones, ML, IA generativa y agentes empresariales.
• Diseñar pipelines de datos batch y near real-time en la Plataforma Data & AI.
• Aplicar DataOps, MLOps y LL MOps: versionado, CI/CD, monitorización y producción.
• Contribuir al autoservicio analítico y de IA con componentes reutilizables.
• Colaborar con negocio, IT, ciberseguridad y compliance para soluciones Data/AI.

Kenntnisse

LangGraph

LLMs

Cloud AWS

Python

SQL

Spark

APIs

Git

CI/CD

Docker

Databricks

N8N

PowerAutomate

PowerApps

Microsoft Graph

Power BI

Data modeling

Data quality

MLOps

Observability

SAP

Office365

Tools

Microsoft Graph

Databricks

Docker

Jobbeschreibung

Seleccione la frecuencia (en días) para recibir una alerta:

Empresa: CAF SA

Buscamos una persona con pasión por los datos, la automatización y las tecnologías de Inteligencia Artificial, capaz de transformar necesidades de negocio en soluciones escalables, seguras y mantenibles. Formará parte de un entorno innovador y multidisciplinar, contribuyendo al desarrollo de capacidades internas en ingeniería de datos, IA aplicada, observabilidad, gobierno y operación de plataformas avanzadas de datos e inteligencia artificial.

Principales responsabilidades

• Implementar casos de uso de automatizaciones, machine learning, IA generativa y agentes empresariales, asegurando escalabilidad, trazabilidad, calidad, seguridad y mantenibilidad.
• Diseñar, desarrollar e industrializar pipelines de datos batch y near real-time sobre la Plataforma Data & AI, integrando fuentes industriales y documentales.
• Aplicar prácticas DataOps, MLOps y LLMOps: versionado de datos/modelos, CI/CD, monitorización, observabilidad, gestión de incidencias, documentación y paso ordenado a producción.
• Contribuir al autoservicio analítico y de IA mediante componentes reutilizables, buenas prácticas, documentación técnica, formación y soporte a usuarios avanzados y partners.
• Colaborar con departamentos de negocio, IT, ciberseguridad, compliance y responsables funcionales para traducir necesidades de negocio en soluciones Data/AI reutilizables y alineadas con la arquitectura.

Requisitos mínimos:

• Formación Académica: Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Industrial, Automática, Electrónica, Ciencia de Datos, Matemáticas, Física o similar. Se valorará máster o especialización en Big Data, Inteligencia Artificial, Machine Learning, Cloud, Data Engineering o analítica avanzada.
• Experiencia Profesional: Mínimo 2-4 años de experiencia en ingeniería de datos, desarrollo de soluciones analíticas, ML/IA o plataformas cloud. Se valorará experiencia en entornos industriales, en stacks industriales (Microsoft, AWS, Databricks), ferroviarios, IoT, mantenimiento, operación, software crítico o integración de sistemas.
• Idiomas Requeridos: Castellano e inglés avanzado. Se valorarán positivamente euskera, francés, alemán u otros idiomas relevantes para colaboración con negocios internacionales de CAF.
• Competencias genéricas: Trabajo en equipo, orientación a cliente interno y a generación de valor, autonomía, pensamiento analítico, capacidad de aprendizaje continuo, comunicación con perfiles técnicos y no técnicos, orientación a calidad, seguridad y cumplimiento normativo.
• Competencias Técnicas: LangGraph, LLMs, Cloud AWS (valorable Azure), Python, SQL, Spark, APIs, Git, CI/CD, Docker/containers, Databricks, Automatización (N8N, PowerAutomate, PowerApps), Microsoft Graph y stack microsoft, Power BI, modelado de datos, calidad del dato, MLOps/DataOps/LLMOps, observabilidad de datos y modelos, integración con sistemas corporativos (SAP, 3DX, GMAO, Office365, SharePoint u otros), GenAI/RAG/agentes, nociones de ciberseguridad y buenas prácticas de despliegue productivo.