Integrado/a en el área de Tecnología, Proyectos y Servicios, serás responsable de construir las plataformas de datos en la nube que impulsen la transformación digital de la compañía. Estamos buscando un Senior Data Engineer con experiencia para unirse al equipo de data platform engineering, en un entorno donde la calidad, la innovación y el entendimiento funcional del dato son prioritarios.

¿Por qué este es el puesto perfecto para ti?

• Diseñar y desarrollar pipelines de datos eficientes, escalables y tolerantes a fallos en AWS.
• Crear y gestionar data lakes utilizando servicios como AWS Glue (pyspark), Python y dbt.
• Trabajar con bases de datos relacionales (MySQL, Postgres) y no relacionales (DynamoDB, OpenSearch, Druid…).
• Participar en la definición de modelos de datos analíticos eficientes, entendiendo las necesidades de negocio y facilitando el consumo desde herramientas de visualización. Entender el por qué y el para qué del dato.
• Participar en la definición de arquitecturas del dato y buenas prácticas en torno a la calidad, gobierno y democratización del dato.
• Aplicar los conceptos de infraestructura como código (CloudFormation) y CI/CD (GitHub, GitHub Actions, Jenkins).
• Colaborar con equipos multidisciplinares, tanto técnicos como de negocio, entendiendo los requerimientos funcionales y proponiendo soluciones efectivas.
• Participar activamente en la gestión de proyectos desde el ámbito del dato, incluyendo estimaciones, elevación de riesgos y seguimiento de bloqueos.
• Fomentar una cultura de mejora continua, manteniéndose al tanto de las últimas novedades tecnológicas en torno al dato y compartiendo ideas y buenas prácticas dentro del equipo.

¿A quién estamos buscando?

• Formación Superior Técnica relacionada con Informática, Matemáticas o similares.
• Idiomas: inglés intermedio
• Experiencia de más de 5 años previa como Data Engineer.

Conocimientos necesarios:

• Python y SQL.
• Entornos cloud, preferiblemente AWS, con capacidad de definir y construir arquitecturas de procesamiento de datos desde cero.
• Herramientas de orquestación de pipelines y procesamiento distribuido (pyspark, AWS Glue, dbt u otros equivalentes).
• Familiaridad con entornos de desarrollo colaborativo y buenas prácticas de gestión de código: GitHub, pruebas unitarias, revisión de código, gitflow, etc.
• Principios de CI/CD (Jenkins, GitHub Actions u otros).
• Conocimiento de IaC, preferiblemente CloudFormation.
• Otros conocimientos valorables:
• Experiencia previa en proyectos con alto volumen y variedad de datos.
• Arquitecturas Lakehouse.
• Habilidad para trabajar con contenedores (Docker) y arquitecturas serverless (Lambda, Step Functions...).
• Trabajo previo en proyectos bajo el marco de metodologías ágiles.