Data & AI Engineer (Junior) - SerdatIA

At SerdatIA we are looking for a Junior Data & AI Engineer to join our Data & AI team.

This Pull Request represents the incorporation of a new collaborator who will help us design, build and evolve scalable data platforms and intelligent solutions.

If you enjoy solving complex problems, working with modern technologies and turning data into real value for the business, this PR may be for you.

💻 Technical Skills

- **Programming fundamentals**: Strong understanding of OOP and structured/functional concepts, data structures and algorithms (lists, dictionaries, recursion, Big O), Git in a team (commits, branches, PRs) and clean code (DRY, short functions).

- **AI code assistants**: Daily and efficient use of tools such as GitHub Copilot, Claude Code or Gemini CLI to support development, testing and documentation, always maintaining your own technical judgment.

- **Application and API development**: Consumption and design of simple REST endpoints (HTTP verbs, JSON, token/API key authentication), relational databases (basic SQL: SELECT, JOIN, INSERT/UPDATE) and NoSQL concepts, unit testing and debugging with hypothesis formulation.

- **Architecture and deployment (introductory level)**: Conceptual understanding of microservices, use of Docker and docker-compose for local environments, understanding and modification of CI/CD pipelines, and knowledge of messaging queues (Kafka, RabbitMQ).

- **Data handling and hygiene**: Data manipulation in CSV, JSON and Parquet with Python (pandas); detection of null values, duplicates and inconsistencies; knowledge of data quality (*garbage in, garbage out*), privacy (PII) and basic descriptive statistics.

- **Machine Learning and Deep Learning (conceptual foundation)**: Understanding of supervised/unsupervised learning, overfitting, intuition about neural networks and Transformers; introductory experience with libraries such as scikit-learn, PyTorch or TensorFlow.

- **Consumption and integration of Generative AI**: Calls and integration of LLM APIs (OpenAI, Anthropic, Azure AI) from Python/JavaScript, context management, tokens, temperature and secure handling of API keys using environment variables.

- **Generative AI architectures**: Practical understanding of RAG patterns, generation and use of embeddings, vector databases, agents with tool calling and knowledge of the MCP standard.

📝 What can we offer you?

Full-time

Permanent contract

Professional career development, based on the value you bring

100% remote position

In addition, if you join the Grupo Seresco team, you can enjoy benefits such as:

You will enjoy 22 working days of vacation, plus 2 personal days and Christmas Eve or New Year's Eve off.

Flexible working hours, we enjoy 3 months of continuous morning shifts.

Exclusive discounts on a wide range of services and products (travel, automotive, fashion, leisure, sports, culture, home, technology, gastronomy) through the Corporate Benefits platform.

At SERESCO we have the possibility to configure what we want to do with our gross salary (Serflex program), being able to use part of it flexibly. You can choose from the following services: Medical Insurance (Sanitas, IMQ or Caser) including family members, Gourmet Check/Card, Transport Card and Daycare Check.

There is also a very interesting incentive plan if you help us find professionals like you. 

Since here we help to find/create new projects, there is also a business acquisition reward plan.

Support fund for formal studies. 

In-person and online training, so you can stay up to date at your own pace.

full-time

Permanent

remote

Why are we opening this PR?

Our team keeps growing and we are looking for an engineer capable of contributing to real Big Data and Artificial Intelligence projects.

You will work alongside engineers, architects and data specialists building solutions based on cloud architectures, Big Data processing and Generative AI.

📊 Data Engineering

Building data pipelines from extraction and ingestion through to processing and availability Development of ETL / ELT processes Data integration from multiple structured, semi-structured and unstructured sources Real experience in Batch and Streaming or NRT processes Big Data processing with real cases of high-volume projects Process optimization, Spark job optimization Basic principles of Lakehouse architectures Data modeling and transformation for different business cases Real work applying good data quality, governance and traceability practices Monitoring and resolution of incidents of various natures

Development of Cloud solutions with real production experience Design of architectures using Cloud services from any of the major Cloud providers (Azure, AWS, GCP) Automation of production deployment processes with DevOps and CI/CD tools Some degree of experience in FinOps tasks for performance and cost optimization Configuration and optimization of storage, processing and computing services Monitoring and troubleshooting Engineer-level certifications or higher in Azure, AWS and/or GCP are highly valued.

Design and implementation of solutions based on LLMs Development of business-oriented Generative AI applications Building RAG architectures Integration of language models with enterprise knowledge sources Work with vector databases Integration of AI APIs and Cloud AI services Design of efficient prompts Implementation of solutions with frameworks such as LangChain, LangGraph, Pipecat, etc. Participation in the industrialization and deployment of AI solutions in production environments Application of good practices for security, governance and responsible use of AI

bigdata-ai-engineer/

│

├── programming-languages/

│ ├── Java

│ ├── Python

│ └── Scala

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├── data-platform/

│ ├── pipelines

│ ├── spark-jobs

│ ├── databricks

│ ├── delta-lake

│ └── sql

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├── artificial-intelligence/

│ ├── llm-applications

│ ├── rag-solutions

│ ├── ai-agents

│ ├── vector-search

│ └── prompt-engineering

│

├── cloud/

│ ├── microsoft-azure

│ ├── amazon-web-services

│ └── google-cloud-platform

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└── engineering/

├── git

├── docker

├── ci-cd

├── azure-devops

├── clean-code

├── testing

└── documentation

This PR will be approved if:

- **Critical thinking about AI**: Active verification of outputs, detection of hallucinations and understanding of risks and permissions when allowing agents to execute actions.

- **Data culture and quality**: Awareness that clean, well-governed data is the foundation of the performance of any AI model or solution.

- **Ethics and privacy**: Rigor in protecting sensitive data and complying with good security practices.

- **Technical judgment in tools**: Sensitivity to differences in capabilities, latency and costs between different AI providers and models.

- **Curiosity and continuous self-learning**: Proactivity in exploring new tools and libraries in the fast-paced AI ecosystem and sharing knowledge.

- **Communication and transparency**: Ability to ask questions in a timely manner, document solutions, and request/receive constructive feedback.

- **Team integration**: Ease of collaborating closely with senior profiles and data specialists, learning from their experience and contributing to the team.

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.

💻 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*).

📝¿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.

full-time

permanent

remote

¿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.

📊 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

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.

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

bigdata-ai-engineer/

│

├── programming-languages/

│ ├── Java

│ ├── Python

│ └── Scala

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├── data-platform/

│ ├── pipelines

│ ├── spark-jobs

│ ├── databricks

│ ├── delta-lake

│ └── sql

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├── artificial-intelligence/

│ ├── llm-applications

│ ├── rag-solutions

│ ├── ai-agents

│ ├── vector-search

│ └── prompt-engineering

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├── cloud/

│ ├── microsoft-azure

│ ├── amazon-web-services

│ └── google-cloud-platform

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└── engineering/

├── git

├── docker

├── ci-cd

├── azure-devops

├── clean-code

├── testing

└── documentation

Este PR será aprobado si:

- **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.

- **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.