Prácticas Data Scientist (Madrid)

Senior Data + IA Engineer – Mutua Madrileña

Te apetece formar parte del equipo de Mutua Madrileña y contribuir al crecimiento del proyecto en el ámbito Patrimonial, apoyando a las áreas de Mutuactivos y Vida con soluciones de datos e IA?

Responsabilidades

• Diseñar, construir y desplegar aplicaciones de IA para procesos de negocio, incluyendo asistentes inteligentes, automatizaciones avanzadas, agentes de decisión y soluciones conversacionales o de voz.
• Construir pipelines ETL/ELT, modelos de datos y ontologías sobre plataformas modernas como Palantir.
• Implementar controles de calidad y monitorización, asegurando la gobernabilidad del dato.
• Colaborar estrechamente con equipos de plataforma, perfiles de IA y áreas de negocio.
• Traducción de soluciones de datos alineadas con la ontología.
• Coordinación con equipos de ingestas y plataformas de datos para definir requisitos de datos: formatos, SLAs, calidad y contratos.
• Identificar y gestionar incidencias en la cadena de datos.
• Construir datasets con calidad, gobernados y reutilizables, y diseñar aplicaciones orientadas a autoservicio.
• Comprender el impacto de la estructura y calidad del dato en LLMs, y usar básicas APIs de LLMs, embeddings y vector databases.
• Colaborar en la integración de capacidades de LLMs y sistemas de IA.

Experiencia y Requisitos

• Conocimiento experto o avanzado en productos financieros y de ahorro, especialmente fondos de inversión, planes de pensiones y productos de Vida.
• ~3–5 años en Data Engineering.
• Experiencia en entornos de pipelines productivos y con equipos de plataforma, ingestión y negocio.
• Experiencia trabajando con modelos de datos complejos y reutilizables, aplicando buenas prácticas de ontologías y gobierno del dato.
• Experiencia evitando duplicidades y promoviendo reutilización del dato.
• Muy valorado: experiencia en campañas comerciales, MDM y conocimiento de Salesforce.
• Conocimiento de Microsoft Azure y construcción de aplicaciones con LLMs, embeddings y vector databases.
• Mentalidad de dato como producto.

Formación

• Grado o Máster en Ingeniería Informática, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Matemáticas o disciplinas STEM relacionadas.
• Se valorará formación adicional en Machine Learning, Data Engineering y Arquitecturas de sistemas de IA.