Data & AI Engineer (Junior) - SerdatIA

Seresco; España; Presencial; USD 60.000 - 90.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Remote work

Flexible schedule

Vacation days

Corporate benefits

Serflex program

Training opportunities

Descripción de la vacante

Grupo Seresco busca un/a Junior Data & AI Engineer para formar parte de su equipo de Data & AI, incorporándose a proyectos reales de Big Data e IA Generativa. Trabajarás en soluciones basadas en arquitecturas cloud, procesamiento de datos y pipelines escalables, transformando datos en valor para el negocio.

Este rol implica desarrollo de APIs, manejo de datos en CSV/JSON/Parquet, prácticas de calidad y gobernanza, y uso de herramientas modernas en un entorno 100% remoto.

Formación

• Fundamentos de programación: POO, estructuras de datos y Git en equipo.
• Experiencia en IA/GPU y herramientas de desarrollo con IA.
• Desarrollo de APIs REST y pruebas unitarias.
• Conocimientos de Docker, CI/CD y despliegue en Cloud.
• Manipulación de CSV/JSON/Parquet con Python (pandas).
• Conocimientos de ML/DL y APIs de LLMs.
• Arquitecturas de IA Generativa (RAG, embeddings, vectores).
• Buenas prácticas de gobernanza de datos y seguridad.

Responsabilidades

• Construir y evolucionar pipelines de datos desde extracción hasta disponibilización.
• Desarrollar y mantener procesos ETL/ELT y dashboards simples.
• Trabajar con arquitecturas cloud para procesamiento Big Data.
• Desarrollar soluciones IA Generativa orientadas a negocio.
• Integrar modelos de lenguaje con fuentes empresariales de conocimiento.
• Aplicar buenas prácticas de calidad, trazabilidad y seguridad de datos.

Conocimientos

Fundamentos de programación

IA & ML basics

Desarrollo de APIs

Arquitectura y despliegue

Tratamiento de datos

IA Generativa

Consumo de APIs de IA

RAG & embeddings

Python/Java/Scala

Docker/CI-CD

Herramientas

Docker

Azure

AWS

GCP

Descripción del empleo

En SerdatIA buscamos un/a Junior Data & AI Engineer para incorporarse a nuestro equipo de Data & AI.

Este Pull Request representa la incorporación de un/a nuevo/a colaborador/a que nos ayudará a diseñar, construir y evolucionar plataformas de datos escalables y soluciones inteligentes.

Si disfrutas resolviendo problemas complejos, trabajando con tecnologías modernas y transformando datos en valor real para el negocio, este PR puede ser para ti.

Descripción del Pull Request

¿Por qué abrimos este PR?

Nuestro equipo sigue creciendo y buscamos un/a ingeniero/a capaz de aportar en proyectos reales de Big Data e Inteligencia Artificial.

Trabajarás junto a ingenieros, arquitectos y especialistas en datos construyendo soluciones basadas en arquitecturas cloud, procesamiento Big Data e IA Generativa.

Cambios incluidos

Data Engineering

Construcción de pipelines de datos desde su extracción e ingesta hasta su procesamiento y disponibilización Desarrollo de procesos ETL / ELT Integración de datos desde múltiples fuentes estructuradas, semi estructuradas y no estructuradas Experiencia real en procesos Batch y Streaming o NRT Procesamiento Big Data con casos reales de proyectos con gran volumetría Optimización de procesos, de jobs de spark Principios básicos de arquitecturas Lakehouse Modelado y transformación de datos para diferentes casos de negocio Trabajo real aplicando buenas prácticas de calidad, gobernanza y trazabilidad del dato Monitorización y resolución de incidencias de diferentes naturalezas

Cloud Engineering

Desarrollo de soluciones Cloud con experiencia real en producción Diseño de arquitecturas utilizando servicios Cloud de cualquiera de los principales proveedores Cloud (Azure, AWS, GCP) Automatización de procesos de puesta en producción con herramientas DevOps y CI/CD Cierto grado de experiencia en tareas de FinOps para la optimización de rendimiento y costes Configuración y optimización de servicios de almacenamiento, procesamiento y computación Monitorización y troubleshooting Muy valorables certificaciones de Engineer o superior en Azure, AWS y/o GCP.

Artificial Intelligence

Diseño e implementación de soluciones basadas en LLMs Desarrollo de aplicaciones de IA Generativa orientadas a negocio Construcción de arquitecturas RAG Integración de modelos de lenguaje con fuentes de conocimiento empresariales Trabajo en bases de datos vectoriales Integración de APIs de IA y servicios Cloud AI Diseño de prompts eficientes Implementación de soluciones con frameworks como LangChain, LangGraph, Pipecat, etc Participación en la industrialización y despliegue de soluciones de IA en entornos productivos Aplicación de buenas prácticas de seguridad, gobernanza y uso responsable de la IA

Repository Structure

bigdata-ai-engineer/

│

├── programming-languages/

│ ├── Java

│ ├── Python

│ └── Scala

│

├── data-platform/

│ ├── pipelines

│ ├── spark-jobs

│ ├── databricks

│ ├── delta-lake

│ └── sql

│

├── artificial-intelligence/

│ ├── llm-applications

│ ├── rag-solutions

│ ├── ai-agents

│ ├── vector-search

│ └── prompt-engineering

│

├── cloud/

│ ├── microsoft-azure

│ ├── amazon-web-services

│ └── google-cloud-platform

│

└── engineering/

├── git

├── docker

├── ci-cd

├── azure-devops

├── clean-code

├── testing

└── documentation

Acceptance Criteria

Este PR será aprobado si:

Technical Skills

• Fundamentos de programación: Alta comprensión de POO y nociones estructurada/funcional, estructuras de datos y algoritmos (listas, diccionarios, recursividad, Big O), Git en equipo (commits, ramas, PRs) y clean code (DRY, funciones cortas).
• Asistentes de código con IA: Uso diario y eficiente de herramientas como GitHub Copilot, Claude Code o Gemini CLI como apoyo para desarrollo, testing y documentación, manteniendo siempre el criterio técnico propio.
• Desarrollo de aplicaciones y APIs: Consumo y diseño de endpoints REST simples (verbos HTTP, JSON, autenticación con tokens/API keys), bases de datos relacionales (SQL básico: SELECT, JOIN, INSERT/UPDATE) y nociones NoSQL, testing unitario y depuración con formulación de hipótesis.
• Arquitectura y despliegue (nivel introductorio): Comprensión conceptual de microservicios, uso de Docker y docker-compose para entornos locales, entendimiento y modificación de pipelines CI/CD, y nociones sobre colas de mensajería (Kafka, RabbitMQ).
• Tratamiento e higiene de datos: Manipulación de datos en CSV, JSON y Parquet con Python (pandas); detección de valores nulos, duplicados e inconsistencias; nociones de calidad del dato (garbage in, garbage out), privacidad (PII) y estadística descriptiva básica.
• Machine Learning y Deep Learning (base conceptual): Comprensión de aprendizaje supervisado/no supervisado, overfitting, intuición sobre redes neuronales y Transformers; experiencia introductoria con librerías como scikit-learn, PyTorch o TensorFlow.
• Consumo e integración de IA Generativa: Llamadas e integración de APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Azure AI) desde Python/JavaScript, gestión de contexto (context engineering), tokens, temperatura y manejo seguro de API keys mediante variables de entorno.
• Arquitecturas de IA Generativa: Comprensión práctica de patrones RAG (Retrieval-Augmented Generation), generación y uso de embeddings, bases de datos vectoriales, agentes con llamada a herramientas (tool calling) y conocimiento del estándar MCP (Model Context Protocol).

Data & AI Mindset

• Pensamiento crítico ante la IA: Verificación activa de outputs, detección de alucinaciones y comprensión de riesgos y permisos al permitir que agentes ejecuten acciones.
• Cultura y calidad del dato: Consciencia de que los datos limpios y bien gobernados son la base del rendimiento de cualquier modelo o solución de IA.
• Ética y privacidad: Rigor en la protección de datos sensibles y cumplimiento de buenas prácticas de seguridad.
• Criterio técnico en herramientas: Sensibilidad hacia las diferencias de capacidades, latencia y costes entre distintos proveedores y modelos de IA.

Team Collaboration

• Curiosidad y autoaprendizaje continuo: Proactividad para explorar nuevas herramientas y librerías del vertiginoso ecosistema de IA y compartir el conocimiento.
• Comunicación y transparencia: Capacidad para hacer preguntas a tiempo, documentar soluciones y solicitar/recibir feedback constructivo.
• Integración en equipo: Facilidad para colaborar estrechamente con perfiles senior y especialistas de datos, aprendiendo de su experiencia y sumando al equipo.

¿Qué podemos ofrecerte?

Jornada completa

Contrato indefinido

Desarrollo de carrera profesional, en función de la valía aportada

Puesto 100% remoto

Además, si te unes al equipo de Grupo Seresco, podrás contar con beneficios como:

• Disfrutarás de 22 días laborables de vacaciones, más 2 de libre disposición y el día de nochebuena o nochevieja.
• Horario de trabajo flexible, disfrutamos de 3 meses de jornada continua de mañanas.
• Descuentos exclusivos en multitud de servicios y productos (viajes, automóvil, moda, tiempo libre, deporte, cultura, hogar, tecnología, gastronomía a través de la plataforma Corporate Benefits.
• En SERESCO tenemos la posibilidad de configurar qué queremos hacer con nuestro sueldo bruto (programa Serflex), pudiendo utilizar una parte de forma flexible. Podrás optar a los siguientes servicios: Seguro Médico (Sanitas, IMQ o Caser) incluyendo familiares, Cheque/Tarjeta Gourmet, Tarjeta Transporte y Cheque guardería.
• Existe también un plan de incentivos muy interesante si nos ayudas a encontrar a profesionales como tú.
• Como aquí ayudamos a buscar/inventar nuevos proyectos, también existe un plan de recompensa por captación de negocio.
• Bolsa de apoyo a estudios reglados.
• Formación presencial y online, para que puedas mantenerte al día y a tu ritmo.