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Capgemini

Ingeniero/a de Datos Seguro

PythonPostgreSQLAWSGCPDockerKubernetesGoTerraform
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CON QUIÉN TRABAJARÁS...

Como Ingeniero/a de Datos en Capgemini, diseñarás, construirás y operarás pipelines de datos y productos de datos fiables y escalables: los cimientos de confianza que potencian la analítica, la IA, la GenAI y cada vez más los sistemas de agentes. Trabajarás de forma práctica con herramientas modernas de ingeniería de datos y servicios en la nube para ingerir, transformar y servir datos, y prepararás y gobernarás los conjuntos de datos de los que dependen los modelos de IA y los agentes de IA para comportarse de forma segura y correcta. También utilizarás la ingeniería asistida por IA para acelerar tu propia entrega, manteniendo una clara propiedad humana de cada resultado.

Formarás parte del equipo de Plataformas de Datos dentro de la Práctica Global de Insights y Datos, que ha experimentado un crecimiento fuerte y sostenido en una amplia gama de sectores. Plataformas de Datos alberga a Ingenieros/as de Datos, Ingenieros/as de Plataformas, Arquitectos/as de Soluciones y Analistas de Negocio que impulsan la transformación digital y de datos de nuestros clientes en plataformas modernas en la nube. Nos especializamos en los últimos frameworks, arquitecturas de referencia y tecnologías en AWS, Azure y GCP, y plataformas de datos como Databricks y Snowflake.

EL FOCO DE TU ROL

Buscamos un/a ingeniero/a de datos centrado/a en el código para diseñar y construir aplicaciones de datos escalables y resilientes para clientes de Defensa. Este puesto se sitúa en la intersección de la ingeniería de software y la ingeniería de datos, trabajando en sistemas de misión crítica donde la fiabilidad, la seguridad y la auditabilidad son esenciales.

Construirás aplicaciones de datos que procesan datos de alto volumen y alta velocidad, orquestan flujos de trabajo complejos y despliegan tus propias soluciones en entornos seguros y contenerizados. Trabajarás en todo el ciclo de vida, desde el desarrollo hasta la producción, dando forma a arquitecturas que soporten usuarios operativos, analíticas y capacidades habilitadas por IA. Cada vez más, esto incluye sistemas GenAI y de agentes que deben ejecutarse dentro de entornos seguros, y a veces desconectados, lo cual es un problema genuinamente difícil y una parte distintiva de lo que hace interesante este puesto.

Este puesto es práctico y liderado por ingeniería. Escribirás código de calidad de producción, contribuirás a patrones de plataforma seguros y te asegurarás de que tus servicios de datos funcionen de manera predecible en entornos de Defensa estrictamente regulados.

SOBRE CAPGEMINI

Trabajo híbrido: Los lugares desde los que trabajas día a día variarán según tu rol, tus necesidades y las del negocio; será una combinación de oficinas de la Empresa, sitios de clientes y tu hogar; teniendo en cuenta que no podrás trabajar desde casa el 100% del tiempo.

Por qué somos diferentes

En Capgemini, ayudamos a organizaciones de todo el mundo a ser más ágiles, más competitivas y más exitosas. Las soluciones técnicas inteligentes, personalizadas y a menudo innovadoras para problemas complejos son la norma. Pero también lo es una cultura tan colaborativa como vanguardista. Trabajando estrechamente unos con otros y con nuestros clientes, nos adentramos en los negocios y llegamos al corazón de sus objetivos. Tú también lo harás.

Capgemini se enorgullece de representar a casi 130 nacionalidades y su diversidad cultural. Nuestra definición holística de diversidad se extiende más allá del género, la identidad de género, la orientación sexual, la discapacidad, la etnia, la raza, la edad y la religión.

Capgemini considera la diversidad como todo lo que nos hace quienes somos como organización, incluidos nuestros orígenes sociales, nuestras experiencias vitales y laborales, nuestros estilos de comunicación e incluso nuestra personalidad. Estas dimensiones contribuyen al tipo de diversidad que más valoramos: la diversidad de pensamiento.

TENGA EN CUENTA

Certificado de Seguridad: Para ser nombrado/a con éxito para este puesto, debe ser elegible para obtener la autorización de Nivel de Verificación de Seguridad (SC) o Nivel de Verificación Desarrollada (DV).

Para obtener la autorización SC, el/la candidato/a seleccionado/a debe haber residido de forma continua en el Reino Unido durante los últimos 5 años, junto con otros criterios y requisitos.

Durante todo el proceso de selección, se le harán preguntas sobre su elegibilidad para la autorización de seguridad, como, entre otras, su país de residencia y nacionalidad.

Algunos puestos están restringidos a ciudadanos/as del Reino Unido por motivos de seguridad; por lo tanto, se le puede preguntar sobre su ciudadanía en el proceso de solicitud.

QUÉ APORTARÁS

Serás un/a ingeniero/a de datos sólido/a y centrado/a en el código que asume la propiedad de lo que construye y se energiza con las restricciones difíciles en lugar de desanimarse por ellas. No necesitas haber entregado sistemas GenAI o de agentes en entornos seguros todavía, pero deberías estar genuinamente interesado/a en el problema y tener los fundamentos de ingeniería para abordarlo.

Esencial

  1. Ingeniería central. Python a nivel experto y sólidas bases de ingeniería de software: diseño orientado a objetos, pruebas automatizadas y control de versiones.
  1. Stack de ingeniería de datos. Construcción de pipelines con frameworks de streaming, motores de procesamiento distribuido y almacenamiento relacional o analítico (por ejemplo, Kafka, Spark, PostgreSQL).
  1. Orquestación. Definición y ejecución de flujos de datos con frameworks de orquestación modernos (por ejemplo, Airflow, Dagster o Prefect).
  1. Calidad y linaje de datos. Herramientas y técnicas para pruebas de datos, documentación y linaje (por ejemplo, Great Expectations o dbt).
  1. IA, MLOps y LLMOps emergentes. Operacionalización de ML en producción (empaquetado de modelos, monitorización, despliegue controlado), y comprensión de cómo difiere el servicio de sistemas GenAI y de agentes, incluida la evaluación, las salvaguardias y la observabilidad de salidas no deterministas.
  1. Contenerización y Kubernetes. Confianza en el despliegue de aplicaciones en entornos contenerizados, incluida la definición de servicios, pods y configuraciones de despliegue (por ejemplo, Docker y Kubernetes).
  1. Mentalidad DevOps. Experiencia práctica en CI/CD y creencia en la propiedad de los servicios que construyes (por ejemplo, CI de GitLab, Acciones de GitHub o Argo). Experiencia práctica en la entrega de pipelines de datos y plataformas de datos en entornos de producción.

Si se te ofrece con éxito este puesto, pasarás por una serie de comprobaciones previas al empleo, que incluyen: identidad, nacionalidad (única o doble) o estatus de inmigración, historial laboral que se remonta a 3 años continuos, y comprobación de antecedentes penales no extinguidos (conocido como Disclosure and Barring Service).

QUÉ HARÁS

Construcción de aplicaciones de datos

Desarrollo de componentes de software modulares y mantenibles que procesan, transforman y exponen datos para casos de uso analíticos, operativos o impulsados por IA, con pruebas y observabilidad integradas desde el principio.

Arquitectura de streaming y en tiempo real

Diseño e implementación de patrones de ingesta de datos y basados en eventos que soporten flujos en tiempo real o casi real, manteniéndolos fiables bajo condiciones operativas exigentes.

Orquestación de flujos de trabajo

Definición programática de flujos de datos y gestión de dependencias complejas, programación y comportamiento de recuperación de errores dentro de entornos seguros y garantizados.

Operacionalización de flujos de datos para IA en entornos seguros

Empaquetado, despliegue y monitorización de cargas de trabajo de datos ML y, cada vez más, GenAI y de agentes dentro de entornos garantizados. Esto puede incluir modelos autoalojados o de peso abierto, recuperación (RAG) y búsqueda vectorial sobre datos gobernados, y las salvaguardias, evaluación y supervisión humana que exigen los sistemas no deterministas. Ejecutar estos patrones donde los servicios de IA conectados a Internet no están disponibles es una parte central del futuro del puesto.

Despliegue y propiedad

Contenerización de tus propios servicios y su despliegue en entornos seguros de Kubernetes o en la nube, utilizando principios de CI/CD adaptados a la entrega en Defensa. Serás propietario/a de tus aplicaciones en producción y contribuirás a patrones de despliegue seguros.

Resiliencia, observabilidad y cumplimiento

Implementación de monitorización de estado, registro estructurado, métricas y linaje para cumplir los requisitos de Defensa en cuanto a auditabilidad, seguridad y garantía operativa, incluida la observabilidad del comportamiento no determinista y de agentes. Diseñarás sistemas que puedan auto-repararse o fallar de forma controlada cuando sea necesario.

Infraestructura como Código

Aprovisionamiento de los recursos de los que dependen tus servicios utilizando Infraestructura como Código, trabajando en estrecha colaboración con los equipos de plataforma para mantener la alineación con las arquitecturas acreditadas de Defensa.

A tener en cuenta

  1. Infraestructura como Código o gestión de configuración (por ejemplo, Terraform o Ansible).
  1. Experiencia en entornos seguros, restringidos o aislados (air-gapped), incluidas redes de Defensa o plataformas alineadas con MODCloud.
  1. Familiaridad con Google Distributed Cloud (GDC) u otras plataformas de borde y on-premises utilizadas en entornos restringidos o desconectados.
  1. Exposición a bloques de construcción GenAI y de agentes: RAG, búsqueda vectorial, orquestación de LLM, o evaluación y observabilidad de LLM.
  1. Experiencia en el uso de asistentes de codificación de IA dentro de estrictos límites de manejo de datos y seguridad, reconociendo que las herramientas de IA conectadas no siempre están disponibles en redes seguras.

Trayectorias especializadas (nos encantaría profundidad en una de estas; no necesitas todas)

  1. Azure / Databricks Azure Data Lake Storage, Databricks, Apache Spark, Delta Lake, Azure Data Factory, MLflow; y, para el borde de IA, Databricks Mosaic AI, Vector Search y Unity Catalog, o Azure OpenAI, Azure AI Foundry y Azure AI Search.
  1. AWS: Glue, Lambda, Step Functions, Kinesis, EMR, Athena, Redshift, lagos de datos S3; y, para el borde de IA, Amazon Bedrock, Knowledge Bases for Bedrock.

Qué te ofreceremos

Se te animará a tener un equilibrio positivo entre la vida laboral y personal. Nuestra forma de trabajar, centrada en lo híbrido, significa que integramos el trabajo híbrido en todo lo que hacemos y convertimos los acuerdos de trabajo flexible en la realidad diaria de nuestra gente. Todos los empleados del Reino Unido pueden solicitar acuerdos de trabajo flexible.

Tendrás la capacidad de explorar, innovar y progresar. Te beneficiarás de la mentalidad de 'aprendizaje para toda la vida' de Capgemini, lo que significa que tendrás innumerables oportunidades de formación y desarrollo, desde think tanks hasta hackatones, y acceso a cursos de 250,000 con numerosas certificaciones externas de AWS, Microsoft, Harvard Manage Mentor, cualificaciones de Ciberseguridad y mucho más.

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