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 adaptable y colaborativo. Formación continua. Formar parte de una compañía global 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 (Madrid)
🏢 Fds, A Dxc Technology
📍 Madrid