¿Te gustaría llevar tu expertise en datos al siguiente nivel?

En

SDG Group

somos

líderes globales

en Big Data, Business Intelligence, Analytics e Inteligencia Artificial. Desde 1994 hemos acompañado a la mitad del

IBEX-35 y a algunas de las compañías más destacadas a nivel internacional

en su transformación digital, convirtiendo los datos en soluciones de alto impacto gracias a nuestras

alianzas estratégicas

con Microsoft, Google y AWS, y a los mejores aceleradores tecnológicos del mercado.

Nuestro equipo de

Data Technologies

es el epicentro donde aterrizan proyectos desafiantes y las soluciones más disruptivas. Trabajamos de forma transversal con clientes de múltiples sectores, siempre a la vanguardia tecnológica, combinando

innovación, expertise y autonomía real .

Diseñamos arquitecturas que marcan estándares y creamos aceleradores que transforman. No solo se ejecutan proyectos, sino que se

desarrollan

aceleradores, artefactos y pruebas de concepto . Aquí defines, experimentas y tienes ownership para diseñar soluciones

desde cero .





➡️ ¿Cómo será tu día a día?

Diseñarás, construirás y mantendrás pipelines de datos utilizando tecnologías del ecosistema Microsoft como

Azure Data Factory ,

Azure Synapse Analytics ,

Azure Data Lake ,

SSIS

y

Microsoft Fabric .

Implementarás procesos de integración y transformación de datos (ETL/ELT), optimizando las transformaciones en

SSIS ,

Azure Data Factory

y

Dataflows

en Fabric, trabajando con múltiples fuentes de datos.

Diseñarás esquemas de datos eficientes y modelos dimensionales, aplicando normalización o desnormalización según las necesidades analíticas y operativas del negocio en

SQL Server ,

Azure SQL Database

y

Synapse .

Optimizarás cargas, estructuras de datos y consultas SQL para mejorar tiempos de ejecución y eficiencia, implementando estrategias de indexación y particionamiento.

Aprovecharás las capacidades de

Microsoft Fabric

incluyendo Lakehouse, Data Warehouse, Real-Time Analyt

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 Sdg Group España
📍 Madrid