Buscamos un/a
Data Engineer especializado/a en Google Cloud Platform (GCP)
para incorporarse a un equipo de datos con un fuerte foco en la construcción de soluciones escalables, modernas y orientadas al negocio. La persona seleccionada participará en proyectos de alto impacto, colaborando con equipos multidisciplinares para diseñar, desarrollar y optimizar plataformas de datos en entornos cloud.

Se trata de una posición con una importante componente técnica, donde tendrás la ocasión de influir en decisiones de arquitectura, impulsar buenas prácticas de ingeniería y trabajar con tecnologías punteras dentro del ecosistema de datos e inteligencia artificial.

Responsabilidades
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables y eficientes.
- Implementar soluciones avanzadas de procesamiento de datos sobre Google Cloud Platform.
- Traducir requerimientos de negocio complejos en arquitecturas técnicas robustas y sostenibles.
- Garantizar la calidad, disponibilidad y fiabilidad del dato mediante la implementación de mecanismos de observabilidad y Data Quality.




- Optimizar procesos y arquitecturas existentes para mejorar el rendimiento y reducir costes operativos.
- Colaborar estrechamente con equipos de Data, Producto y Negocio para maximizar el valor de los datos dentro de la organización.
- Participar en la definición de estándares, buenas prácticas y evolución de la plataforma de datos.

Requisitos técnicos
- Experiencia sólida desarrollando en
Python
.
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos en entornos cloud.
- Conocimientos avanzados de modelado de datos en entornos
SQL y NoSQL
.
- Experiencia con bases de datos relacionales como
PostgreSQL
y/o
MySQL
.
- Experiencia con tecnologías como
BigQuery
,
MongoDB
u otras soluciones NoSQL.
- Conocimiento avanzado de servicios GCP como:
- Cloud Storage
- Cloud Functions
- API Gateway
- Dataproc
- Pub/Sub
- Dataflow
- Experiencia en orquestación mediante
Cloud Composer
o
Workflows
.
- Experie

📌 Jr GCP Data Engineer (Madrid)
🏢 Lawrence Harvey
📍 Madrid