Ingeniero de Datos

• Experiencia: 2+ años en ingeniería de datos o ciencia de datos.
• Ingeniería asistida por IA (imprescindible): uso habitual y demostrable de un agente de código basado en LLM (Claude Code o equivalente) en trabajo real, con criterio para revisar lo que produce. No esperamos que hayas construido agentes; esperamos que ya trabajes con uno.
• Stack tecnológico: Apache Airflow y herramientas de BI (preferiblemente Superset).
• Cloud: Google Cloud Platform, especialmente BigQuery.
• Programación: buen nivel de SQL y de Python orientado a datos.
• Control de versiones: experiencia demostrable con Git/GitLab.
• Idiomas: inglés fluido, imprescindible para el trabajo diario con el equipo internacional.
• Sólida capacidad analítica y conceptual.
• Capacidad de explicar temas complejos de forma sencilla y comprensible.
• Autonomía, seguridad en el trato y orientación a resultados.
• Una mente estructurada, capaz de manejar arquitecturas de datos.
• Se valorará experiencia en los sectores de salud y farmacia.
• Se valorará el conocimiento de otros idiomas europeos.

• Se valorará: MCP, APIs de LLMs, ClearML y Docker, Apache Druid, experiencia evaluando sistemas no deterministas.

Atida está transformando el sector de la salud y el bienestar en Europa. Nuestros mercados europeos funcionan sobre una única plataforma de datos estandarizada - la capa Foundation - y en 2027 nuestro trabajo es hacerla utilizable no solo por personas, sino por los agentes de IA que la leen, razonan sobre ella y actúan.

Serás responsable de los pipelines de datos, los datasets, los agentes de IA y las herramientas que se construyen sobre Foundation, con reporte directo al Data & AI Engineer Lead, y construirás la mayoría de ellos con agentes de IA integrados en tus herramientas de trabajo. El rol se sitúa un nivel de abstracción por encima del código: especificas, revisas y te haces responsable de sistemas, en lugar de escribir cada línea.

• Desarrollo de pipelines: crear y optimizar flujos de datos en Apache Airflow, desde nuestros mercados europeos hasta BigQuery.
• Modelado en BigQuery: implementar tablas y vistas en la capa Foundation, garantizando la comparabilidad de KPIs entre España, Francia, Italia y Alemania.
• Capa semántica y contratos de datos: mantener las definiciones de negocio consistentes en dashboards, modelos y agentes, y definir el esquema, la granularidad y la calidad que un dataset garantiza.
• Entrega asistida por IA: usar Claude Code y la API de Anthropic como entorno de trabajo diario - convertir un requisito en una especificación precisa, dejar que el agente produzca el pipeline, y después revisar, testear y responder por el resultado.
• Construir para agentes: exponer Foundation mediante herramientas MCP y skills para que AIDA y nuestros agentes de decisión puedan consultarla de forma fiable. Un dataset está terminado cuando un agente puede usarlo sin que le induzca a error.
• Evaluación: construir los evals, controles y monitorización que nos dicen si la salida de un agente es correcta. Los tests unitarios no bastan en sistemas no deterministas.
• Productos de datos: diseñar productos de datos para dirección, finanzas, comercial, operaciones y marketing, reutilizables en todos los mercados.
• Visualización y reporting: colaborar con el equipo de negocio en informes y datasets consumibles en Apache Superset.
• Código y trazabilidad: Python y SQL limpios, con cada tarea trazable a través de nuestra integración GitLab-Coda. Incluido el código generado por un agente.

• Libertad para dar forma a tu rol desde el primer día: un puesto de responsabilidad con oportunidades reales de crecimiento, donde puedes impulsar iniciativas de forma proactiva y contribuir activamente a definir la estrategia.
• Contrato indefinido a jornada completa: perspectivas a largo plazo en un mercado de futuro.
• Entorno de trabajo ágil: un equipo motivado y dinámico, con jerarquías planas y decisiones que se toman lo bastante rápido como para poder actuar.
• Flexibilidad con espíritu de equipo: horario flexible y modelo híbrido (remoto y presencial) - con foco en nuestra oficina de Albacete para favorecer la colaboración y la cohesión del equipo.
• Mentoría directa del Data & AI Engineer Lead en un entorno técnicamente exigente.
• Exposición real a Airflow, BigQuery, Druid, GCP y a un stack de IA en producción (Claude, MCP, agentes, evals) - los sistemas sobre los que funciona la compañía.
• Herramientas profesionales de ingeniería con IA como equipamiento estándar.

• Alguien que entregue código que no puede explicar.
• Alguien que necesite un ticket con la solución ya dentro o con todos los requisitos cerrados. Vamos rápido: te damos el problema, el contexto y los accesos - el diseño lo propones tú.
• Alguien que use la IA como atajo y no entienda el problema que está resolviendo.
• Alguien que solo mire a corto plazo. Construimos soluciones preparadas para el futuro.