AI & Data Engineer

CAF Group; Beasáin; Presencial; EUR 45.000 - 70.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

CAF Group busca una persona con pasión por los datos, la automatización y las tecnologías de IA, 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 y observabilidad.

Diseñará e industrializará pipelines de datos batch y near real-time, aplicando DataOps, MLOps y LLMOps para asegurar calidad y trazabilidad, y

Formación

• Formación universitaria en informática o similar; máster valorado.
• Experiencia mínima en ingeniería de datos y soluciones analíticas.
• Conocimientos de entornos industriales y stacks cloud (AWS, Azure) son valorados.

Responsabilidades

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

Conocimientos

Python

SQL

Spark

Databricks

Power BI

Docker

Git

CI/CD

MLOps

LLMOps

GenAI

APIs

Microsoft Graph

Ciberseguridad

Educación

Ingeniería Informática

Máster en Big Data/IA

Herramientas

Databricks

SAP

Office365

SharePoint

Descripción del empleo

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.