Responsabilidades Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos robustos mediante procesos ETL/ELT .
Integrar datos procedentes de sistemas ERP, plataformas CRM, sistemas de fabricación, aplicaciones externas y fuentes de terceros.
Automatizar procesos de ingesta de datos para reducir tareas manuales y mejorar la fiabilidad.
Monitorizar y optimizar el rendimiento de los pipelines.
Garantizar la disponibilidad, integridad y consistencia de los datos en los distintos entornos.
Data Platform Engineering Desarrollar y mantener entornos corporativos de Data Warehouse y Data Lake .
Trabajar con plataformas modernas de datos en cloud como Snowflake, Azure Data Platform, AWS o tecnologías equivalentes.
Diseñar arquitecturas de datos escalables alineadas con estándares corporativos.
Mantener estructuras de almacenamiento de datos que permitan analítica self-service y workloads de IA.
Data Quality Management Implementar controles de calidad del dato y mecanismos de monitorización.
Desarrollar procesos de validación, reconciliación y detección de anomalías.
Investigar y resolver incidencias relacionadas con la calidad del dato.
Colaborar con equipos de Data Governance para mejorar estándares, controles y buenas prácticas.
Analytics Enablement Proporcionar datasets curados y fiables para soluciones de reporting y Business Intelligence.
Dar soporte a plataformas como Power BI, Tableau o herramientas equivalentes.
Optimizar estructuras de bases de datos y modelos semánticos para mejorar el rendimiento analítico.
Colaborar con usuarios de negocio para entender sus necesidades y traducirlas en soluciones técnicas.
Data Governance & Compliance Apoyar la implantación de prácticas de gobierno del dato.
Mantener información de metadatos,



linaje y catálogo de datos.
Asegurar el cumplimiento de GDPR y políticas internas de datos.
Documentar soluciones técnicas, flujos de datos e integraciones.
AI & Advanced Analytics Support Proporcionar datasets escalables y fiables para iniciativas de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Dar soporte en actividades de preparación de datos y feature engineering.
Colaborar con equipos de AI y Data Science en la adquisición de datos y operacionalización de modelos.
Participar en iniciativas de MLOps y DataOps .
Continuous Improvement Identificar oportunidades de automatización de procesos manuales.
Contribuir a la definición de estándares técnicos y buenas prácticas de ingeniería.
Participar en revisiones de arquitectura y evaluación de nuevas tecnologías.
Promover una cultura de mejora continua e innovación.
Requisitos Formación Titulación universitaria en Informática, Ingeniería de Datos, Sistemas de Información, Matemáticas, Estadística, Ingeniería o campo relacionado.
Se valorará positivamente contar con máster o formación de postgrado especializada.
Experiencia Más de 3 años de experiencia en roles de Data Engineering, Analytics Engineering o similares.
Experiencia en construcción y mantenimiento de pipelines de datos a escala empresarial.
Experiencia trabajando con plataformas de datos en cloud.




Experiencia dando soporte a entornos de reporting, analítica y Business Intelligence.
Conocimientos técnicos Data Engineering
SQL avanzado.
Python.
Desarrollo de procesos ETL/ELT .
Modelado de datos.
Conceptos de Data Warehousing .
Integración mediante APIs.
Diseño y mantenimiento de soluciones de datos escalables.
Cloud & Platform Technologies Experiencia con una o varias de las siguientes tecnologías:
Snowflake.
Azure Data Factory.
Azure Synapse Analytics.
Databricks.
AWS Data Services.
Google Cloud Data Services.
Reporting & Analytics Power BI.
Modelado semántico.
Conceptos de visualización de datos.
Optimización de estructuras analíticas para reporting y BI.
DevOps / Engineering Practices GIT.
CI/CD.
Metodologías Agile.
Prácticas DataOps.
Valoraremos positivamente Experiencia con Spark .
Conocimiento de Kafka .
Uso de Docker y Kubernetes .
Experiencia con MLflow .
Conocimiento de Microsoft Purview .
Experiencia con Informatica .
Experiencia en preparación de datos para proyectos de AI/ML .
Participación en iniciativas de MLOps o DataOps.
Experiencia en entornos internacionales o multidisciplinares.
Inglés nivel fluido.
Qué ofrecemos? Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.
Entorno de trabajo flexible y colaborativo.
Formación continua.
Formar parte de una compañía integral líder en tecnología.
En DXC Technology apostamos por el talento, la diversidad y la innovación. Buscamos personas con ganas de crecer, aportar valor y formar parte de proyectos tecnológicos de alto impacto.
¿Te interesa formar parte del cambio? ¡Esperamos tu candidatura!
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📌 Data Engineer (Santiago de Compostela)
🏢 Fds, A Dxc Technology
📍 Santiago de Compostela