Somos una compañía integral líder en tecnología y consultoría, especializada en ofrecer soluciones innovadoras en los ámbitos de Defensa, Gestión del Tráfico Aéreo, Espacio, Transporte y Transformación Digital. Lideramos el desarrollo de soluciones tecnológicas punteras que refuerzan la seguridad nacional e internacional.

Únete a nuestro equipo de ATM (Air Traffic Management)
Formarás parte de una unidad estratégica que desarrolla soluciones avanzadas para la gestión del tráfico aéreo, contribuyendo a la modernización de los sistemas de navegación aérea y apoyando la transformación digital de proveedores de servicios de navegación aérea a nivel nacional e internacional. Trabajarás en proyectos innovadores donde los datos juegan un papel clave para optimizar operaciones, mejorar la toma de decisiones y evolucionar los sistemas ATM del futuro.

¿Diseñar y desarrollar pipelines de datos utilizando tecnologías Cloud y herramientas Open Source.
Implementar y mantener modelos de datos físicos y lógicos adaptados a entornos de análisis y explotación de información ATM.




Desarrollar y optimizar procesos de transformación y procesamiento de datos en Python.
Participar en la evolución y migración de procesos ETL hacia arquitecturas modernas basadas en Cloud.
Integrar soluciones de Business Intelligence y analítica avanzada para dar soporte a la toma de decisiones operativas y de negocio.
Colaborar con equipos multidisciplinares en la definición de arquitecturas de datos escalables y eficientes.
Garantizar la calidad, trazabilidad y disponibilidad de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida.
Contribuir a la mejora continua de procesos, herramientas y metodologías dentro de los proyectos.

¿Qué buscamos en ti?
✅ Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística o titulación similar.
✅ Máster en Data Science, Big Data o disciplina relacionada.
✅ Al menos 2 años de experiencia como Data Engineer o Analista de Datos.
✅ Experiencia con componentes de

📌 Ingeniero de Datos BI (Madrid)
🏢 Indra Group
📍 Madrid