Qué realizarás con nosotros

Todos los posibles candidatos deben leer con atención los siguientes detalles de este trabajo antes de presentar una candidatura.

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- Diseñar, construir y mantener pipelines de ingestión, integración y transformación de datos desde múltiples orígenes.
- Modelar y optimizar el almacenamiento de datos (data warehouse / lakehouse) para su posterior explotación analítica.
- Implementar procesos de calidad del dato, validación y control de errores en todos los flujos.
- Orquestar y automatizar los flujos de datos, asegurando su ejecución fiable y monitorizada.
- Aplicar prácticas de CI/CD y control de versiones en el desarrollo de los pipelines de datos.
- Disponibilizar datos limpios y estructurados para los equipos de analítica, negocio e Inteligencia Artificial, colaborando estrechamente con ellos.
- Garantizar la seguridad, eficiencia y cumplimiento normativo (gobierno del dato y protección de datos) en las plataformas correspondientes.

Formación
Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física o similar (Indispensable).



Se valorará positivamente Máster o posgrado en Big Data, Data Engineering, Cloud Computing o Ciencia de Datos, así como certificaciones en plataformas cloud (AWS, Azure, GCP).

Experiencia
Para perfil Junior: Hasta 1‑2 años de experiencia como Data Engineer o rol afín (se admiten prácticas, proyectos formativos o primer empleo).

Para perfil Mid: Entre 2‑4 años de experiencia como Data Engineer o rol similar, con experiencia práctica en entornos productivos y autonomía de extremo a extremo.

Conocimientos Cloud y Sistemas Distribuidos
Familiaridad y trabajo con infraestructura en la nube (preferiblemente Azure) y sistemas distribuidos. Se valora el manejo de contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes).

Modelado y Bases de Datos
Conocimientos de bases de datos, modelado de datos y fundamentos de computación en la nube, con un dominio experto de SQL.

Herramientas y Programación
Dominio de Py

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 TECH Global University
📍 Madrid