AI & Data Engineer

CAF (Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles); Beasáin; Presencial; EUR 52.000 - 76.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

CAF (Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles) busca un perfil apasionado por los datos, automatización y IA para transformar necesidades de negocio en soluciones escalables y seguras. Te incorporarás a un equipo multidisciplinar para desarrollar capacidades internas en ingeniería de datos, IA aplicada y gobierno de plataformas avanzadas.

Las responsabilidades incluyen diseñar pipelines, aplicar DataOps y MLOps, y colaborar con áreas de negocio e IT para entregar soluciones reutilizables y

Formación

• Formación académica en ingeniería o ciencias afines y máster en Big Data/IA preferible.

Responsabilidades

• Implementar casos de uso de automatizaciones, ML/IA y agentes; asegurar escalabilidad, trazabilidad y seguridad.
• Diseñar, desarrollar e industrializar pipelines de datos batch y near real-time integrando fuentes industriales y documentales.
• Aplicar prácticas DataOps, MLOps y LLMOps: versionado de datos/modelos, CI/CD, monitorización y observabilidad.
• Contribuir al autoservicio analítico y de IA mediante componentes reutilizables y formación a usuarios.
• Colaborar con negocio, IT, compliance y ciberseguridad para traducir necesidades en soluciones Data/AI.

Conocimientos

LangGraph

LLMs

AWS Cloud

Python

SQL

Spark

APIs

Git

CI/CD

Docker/containers

Databricks

Automatización

Power BI

Modelado de datos

Calidad del dato

MLOps/DataOps/LLMOps

Observabilidad de datos

Integración SAP/Office365

GenAI/RAG

Ciberseguridad

Educación

Ingeniería Informática

Telecomunicaciones

Industrial

Automática

Electrónica

Ciencia de Datos

Matemáticas

Física

Máster en Big Data / IA

Herramientas

Microsoft Graph

PowerAutomate

PowerApps

Databricks

Descripción del empleo

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.