1. Experiencia sólida en proyectos de datos (~60% del peso):
- Data Engineer
- ETL
- Modelado de datos
- Data quality
- Data visualization
- Productivización de soluciones de datos
- Conocimientos básicos financieros (~25% del peso):
- Entender qué son los estados financieros
- Qué información es relevante para su construcción
- Cómo se relacionan entre ellos
- Conocimiento de Palantir (~15% del peso, deseable):
- Se valorará muy positivamente
- No es imprescindible
Además, es relevante que:
- Sean perfiles con experiencia en proyectos, no en mantenimientos
- Trabajarán directamente con cliente, concretamente con las áreas de Data & Analytics y Financiero
- Madrid es un plus, pero no es mandatory
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📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 Empresa líder
📍 Madrid
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