¿Dónde vas a trabajar?

Aunque la experiencia profesional y las cualificaciones son clave para este puesto, asegúrese de comprobar si posee las habilidades interpersonales preferibles antes de solicitar, si se requieren.

Compañía tecnológica especializada en soluciones inteligentes de almacenamiento energético.

¿Qué harás en tu nuevo puesto?
- Diseñar y desarrollar pipelines de datos robustos y escalables.
- Procesar información procedente de dispositivos IoT y fuentes externas.
- Implementar procesos ETL para garantizar la calidad y disponibilidad de los datos.
- Diseñar soluciones cloud capaces de dar servicio a miles de dispositivos simultáneamente.
- Monitorizar el rendimiento de procesos y modelos en producción.
- Colaborar con equipos de Data Science y Desarrollo para construir soluciones de Smart Energy.
- Desarrollar herramientas y servicios orientados a la optimización energética.
- Crear sistemas que permitan transformar datos complejos en insights accionables para el negocio.

¿A quién buscamos (H/M/D)?
- Grado en Ingeniería, Matemáticas, Física,



Informática o similar.
- Más de 4 años de experiencia profesional desarrollando software con Python.
- Experiencia en diseño y desarrollo de pipelines de datos.
- Conocimientos sólidos de programación orientada a objetos y buenas prácticas de desarrollo.
- Experiencia con Git y control de versiones.
- Conocimientos de bases de datos SQL.
- Valorable experiencia en arquitecturas cloud, microservicios y CI/CD.
- Interés por el sector energético, IoT y gestión de datos a gran escala.
- Nivel de inglés intermedio-alto.

¿Cuáles son tus beneficios?
- Salario competetitvo.
- Horario flexible.
- 4 dias de teletrabajo y 1 dia presencial.
- Participar en el desarrollo de productos con impacto directo en la transición energética.
- Entorno dinámico, creativo y altamente colaborativo.
- Retos tecnológicos reales relacionados con escalabilidad, rendimiento e ingeniería de datos. xqbhyrx
- Oportunidades de crecimiento prof

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 Michael Page
📍 Madrid