En
Vortech PCI Group
buscamos incorporar un/a
Data Engineer
para participar en un proyecto orientado a la evolución y mejora de una infraestructura de datos existente.

Formarás parte de un contexto en el que ya existen una infraestructura y unas líneas de evolución definidas. Tu responsabilidad será contribuir a su desarrollo, conectar nuevas fuentes de información y optimizar los procesos y flujos de datos existentes.

No buscamos un perfil encargado de diseñar toda la arquitectura desde cero, sino una persona capaz de
comprender una plataforma existente, detectar oportunidades de mejora y llevarlas a ejecución con autonomía técnica
.

Responsabilidades
- Desarrollar, mantener y evolucionar
pipelines de datos ETL/ELT
.
- Integrar diferentes
bases de datos, APIs y fuentes de información
.
- Realizar transformaciones y procesamiento de datos mediante
SQL y Python
.
- Optimizar consultas SQL y procesos de carga y transformación.
- Trabajar en el
modelado, estructuración y organización de datos
.
- Participar en entornos basados en arquitecturas
Data Warehouse y Data Lake
.




- Identificar y aplicar mejoras de
rendimiento, eficiencia y escalabilidad
en los procesos de datos.
- Implementar mecanismos relacionados con
calidad del dato, monitorización y gestión de errores
.
- Colaborar en la evolución de la infraestructura de datos existente.
- Utilizar
Git
y aplicar buenas prácticas de desarrollo y control de versiones.

Requisitos
- 2–4 años de experiencia
como Data Engineer o en posiciones similares.
- Experiencia desarrollando y manteniendo procesos
ETL/ELT y Data Pipelines
.
- Buen dominio de
SQL
, incluyendo transformación de datos y optimización de consultas.
- Conocimientos prácticos de
Python
para procesamiento, transformación y automatización de datos.
- Experiencia integrando
bases de datos, APIs y diferentes fuentes de información
.
- Experiencia en
Data Modeling
y estructuración de datos.
- Conocimientos de arquitecturas
Data Warehouse / Data Lake
.
- Experienc

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 Vortech Pci Group
📍 Madrid