Localidad: Madrid

Por favor, lea detenidamente la siguiente descripción del puesto para asegurarse de que encaja con el perfil antes de enviar su solicitud.
Provincia: Madrid
Nº Vacantes (puestos): 1
Funciones ¿Quiénes somos Aubay? Somos una multinacional europea creada en 1997 con presencia en España desde hace más de 20 años. Cotizamos en bolsa en el índice (EURONEXT: AUB), con sede central en París y presencia en Francia, Luxemburgo, Reino Unido, Bélgica, Italia, México, Portugal y España. Contamos con un equipo humano de más de 7.500 personas, de las cuales más de 2.500 desarrollan su trabajo en la Península Ibérica. Somos líderes en innovación y digitalización, acompañando a nuestros clientes en su transformación digital.
¿Qué buscamos? Desde Aubay buscamos incorporar un/a Data Engineer con experiencia en Microsoft Fabric para participar en un proyecto en uno de nuestros principales clientes, enfocado en diseñar, desarrollar y mantener soluciones de datos escalables y eficientes.
¿Qué harás? La persona será responsable de construir pipelines de datos,



optimizar modelos analíticos y colaborar con los analistas para garantizar la calidad, disponibilidad y gobierno del dato.
Responsabilidades principales:
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos utilizando Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows Gen2, Notebooks, Lakehouse)
- Implementar arquitecturas de datos modernas basadas en Lakehouse y modelos medallion (Bronze, Silver, Gold)
- Integrar múltiples fuentes de datos (ERP, CRM, APIs, bases de datos relacionales y NoSQL)
- Optimizar procesos ETL/ELT para mejorar rendimiento, escalabilidad y costes
- Gestionar datasets y modelos semánticos para su consumo en Power BI
- Asegurar la calidad del dato mediante validaciones, testing e implementación de reglas de negocio
- Implementar políticas de data governance, seguridad y control de accesos
- Monitorizar pipelines y procesos en producción (alertas, logging, troubleshooting)
- Documentar procesos, flujo

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 Aubay Spain
📍 Madrid