Ingeniero de Datos

Lo que aportas al equipo

• Knowledge Graphs & Semantic Layers: Experto en el diseño de grafos de conocimiento biomédicos y modelos de datos semánticos que hagan explícitas las relaciones implícitas en los datos biomédicos y sean interpretables por máquinas para que los LLM y agentes de IA puedan razonar sobre ellos a escala.
• Infraestructura de AI/LLM & Context Engineering: Experiencia práctica integrando modelos de lenguaje extensos en sistemas de datos, construyendo frameworks de RAG (Retrieval-Augmented Generation) y arquitecturando sistemas donde los metadatos enriquecidos, el linaje y la semántica de negocio estén integrados para permitir un razonamiento de IA fiable.
• Arquitectura de Modern Data Fabric: Experiencia demostrada en el diseño de data fabrics y modelos de datos federados que conecten fuentes de datos biomédicos distribuidas (genómica, clínica, imagen, descubrimiento de fármacos) manteniendo la procedencia, la gobernanza y optimizando para el consumo de cargas de trabajo de AI/ML, no para los dashboards humanos tradicionales.
• Educación: Máster (MSc) en Ciencias de la Computación, Bioinformática, Biología Computacional o un campo técnico avanzado estrechamente relacionado.
• Experiencia: Más de 5 años en ingeniería de software o desarrollo de sistemas computacionales, preferiblemente en sectores regulados o con gran volumen de datos.
• Tech Stack: Sólidas habilidades de programación (Python, Go, Java o similares) y familiaridad con arquitecturas de microservicios o sistemas distribuidos.
• Infraestructura: Experiencia demostrada en el diseño y mantenimiento de sistemas de grado de producción (preferiblemente en entornos regulados o con gran volumen de datos). Experiencia práctica con plataformas en la nube (AWS, Azure o GCP), pipelines de CI/CD y orquestación de contenedores (Docker, Kubernetes).
• Datos y Seguridad: Comprensión operativa de los principios de privacidad de datos, observabilidad y seguridad.
• Resolución de Problemas: Un enfoque pragmático para la depuración de sistemas complejos y la toma de decisiones bajo incertidumbre.

Requisitos deseados

• Experiencia trabajando con datos de ciencias de la vida o salud (p. ej., FHIR, OMOP o VCF).
• Exposición a sistemas de computación federados o que preserven la privacidad.
• Familiaridad con la armonización de datos, catálogos de metadatos o la orquestación de flujos de trabajo científicos.
• Experiencia mentorizando ingenieros o liderando iniciativas de calidad de código.
• Excelente comunicación escrita y verbal, con un enfoque colaborativo e inclusivo.

Qué ofrecemos

Lifebit es sinónimo de una cultura de trabajo dinámica que fomenta tanto el crecimiento personal como el profesional. Nuestra organización, impulsada por una misión, se dedica a lograr un impacto significativo en la ciencia y la atención sanitaria. Ofrecemos un paquete integral de beneficios, que incluye:

• Compensación: 65.000 € - 83.000 € brutos anuales + bono basado en el rendimiento.
• Capacitación en AI: Utiliza hasta 10.000 £ y 10 días dedicados al año para desarrollo profesional cualificado relacionado con la IA (certificación de IA, workshop de LLM o bootcamp de IA).
• Desarrollo Profesional & Bienestar: Un presupuesto anual de desarrollo personal de 1.000 £ para conferencias, formación, certificaciones y bienestar personal.
• Cultura Remote-First: Trabaja desde cualquier lugar de España con un estipendio para oficina en casa.
• Trabajo Flexible: Recibe 25 días laborables de vacaciones anuales más festivos públicos y horarios flexibles para mantener un equilibrio saludable entre la vida laboral y personal.
• Equipo Diverso: Únete a un equipo internacional y diverso, apasionado por transformar la atención sanitaria a través de los datos.
• Tecnología Profunda y Ciencia: Obtén exposición a problemas y aplicaciones en los campos de la nube, el análisis de datos, ML, las ciencias de la vida y el big data.

El Puesto

Como Data Engineer en nuestro centro de España, cerrarás la brecha entre la ciencia biológica compleja y la ingeniería de software robusta. Serás responsable de construir la infraestructura escalable que impulsa nuestros descubrimientos científicos, asegurando que nuestros pipelines de datos no solo tengan un alto rendimiento, sino que también cumplan estrictamente con los estándares europeos de protección de datos.

Este es un rol de contribuidor individual (IC) senior en nuestro marco de ingeniería, ideal para alguien que prospere en la resolución de problemas complejos, lidere las implementaciones de funciones principales y mentorice a otros en la excelencia técnica.

Trabajarás con sistemas distribuidos, APIs y servicios de datos que sustentan los productos de Lifebit, garantizando el rendimiento, la seguridad y la fiabilidad a escala. Tus contribuciones impulsarán directamente el descubrimiento científico y la salud de precisión a nivel mundial.

Tu función y responsabilidades

Liderazgo Técnico

• Propiedad Arquitectónica: Liderar la implementación de funciones desafiantes en arquitecturas distribuidas, asegurando que los sistemas sean eficientes, mantenibles y seguros.
• Integridad del Sistema: Diseñar software con resiliencia y observabilidad integradas; equilibrar la entrega inmediata de productos con la sostenibilidad de la plataforma a largo plazo.
• Defensor de Estándares: Abogar por las mejores prácticas de ingeniería, incluyendo la automatización de pruebas, CI/CD y altos estándares de calidad de código.
• Diseño de Sistemas: Identificar proactivamente cuellos de botella técnicos y contribuir a las revisiones de arquitectura entre equipos.

Excelencia en la Entrega

• Traducción Técnica: Convertir requisitos científicos complejos en tareas de ingeniería accionables para el equipo de desarrollo.
• Sincronización Cross-Functional: Colaborar con Producto, Ciencia y DevOps para definir hitos y asegurar que los proyectos pasen de la concepción a la producción con un impacto mensurable.
• Gestión de Incidentes: Liderar el análisis de causa raíz (RCA) para incidentes en vivo e implementar soluciones estructurales permanentes.

Colaboración & Comunicación

• Gestión de Stakeholders: Comunicar conceptos técnicos de manera efectiva a una audiencia diversa, que va desde ingenieros de la nube hasta biólogos moleculares.
• Mentoría: Proporcionar orientación y feedback entre pares a ingenieros junior y de nivel medio para fomentar una cultura de aprendizaje continuo.

Conciencia de Datos y del Dominio

• Alineación Científica: Aplicar tu formación en bioinformática o biología computacional para asegurar que las soluciones se alineen con los casos de uso de datos genómicos o clínicos.
• Seguridad y Cumplimiento: Construir sistemas que protejan datos biomédicos sensibles, adhiriéndose estrictamente a los estándares GDPR (RGPD en España), HIPAA e ISO27001.