AI & Data Engineer

CAF (Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles); Beasáin; On-site; EUR 45,000 - 65,000; Full time

Job summary

CAF (Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles) busca una persona para transformar necesidades de negocio en soluciones Data/AI escalables y seguras. Trabajarás en un entorno innovador, desarrollando capacidades internas en ingeniería de datos, IA aplicada y observabilidad de plataformas avanzadas de datos e inteligencia artificial.

Se valorará experiencia en pipelines, DataOps y MLOps, así como colaboración con IT, ciberseguridad y Compliance para entregar soluciones reutilizables y alineadas

Qualifications

• Formación académica en ingeniería informática o similar; máster en Big Data/IA valorable.
• 2–4 años de experiencia en ingeniería de datos, ML/IA o plataformas cloud.
• Castellano e inglés avanzado; euskera o otros idiomas valorados.
• Competencias: trabajo en equipo, orientación a valor y cumplimiento normativo.
• Competencias técnicas: DataOps, MLOps, CI/CD, observabilidad y seguridad.

Responsibilities

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

Skills

LangGraph

LLMs

Cloud AWS

Python

SQL

Spark

APIs

Git

CI/CD

Docker

Databricks

Automation

Power BI

MLOps/DataOps/LLMOps

Observabilidad

SAP

SharePoint

GenAI/RAG/agentes

Ciberseguridad

Education

Ingeniería Informática

Máster en Big Data/IA

Tools

Databricks

AWS

Office365

PowerAutomate

PowerApps

Microsoft Graph

Docker

SAP

3DX

GMAO

SharePoint

Job description

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.