Misión del rol El rol de Data Engineer es eminentemente técnico y de ejecución. Buscamos a alguien que disfrute escribiendo código, construyendo pipelines robustos y resolviendo con velocidad las necesidades cambiantes del negocio.

El Data

Engineer será el propietario técnico de Azure Data Factory (ADF) y dbt — las herramientas que dan vida al Data Lake de Snowflake — y será la pieza que permite al equipo moverse rápido sin romper nada.

Su trabajo se mide en entregas reales: ETLs que funcionan, modelos que reflejan el negocio, y datos que llegan limpios y a tiempo a quien los necesita.

Misión del rol El rol de Data Engineer es eminentemente técnico y de ejecución. Buscamos a alguien que disfrute escribiendo código, construyendo pipelines robustos y resolviendo con velocidad las necesidades cambiantes del negocio.

El Data

Engineer será el propietario técnico de Azure Data Factory (ADF) y dbt — las herramientas que dan vida al Data Lake de Snowflake — y será la pieza que permite al equipo moverse rápido sin romper nada.

Su trabajo se mide en entregas reales: ETLs que funcionan, modelos que reflejan el negocio, y datos que llegan limpios y a tiempo a quien los necesita.

Responsabilidades principales Transformación y modelado de datos (dbt)

Ser el referente técnico de dbt en el equipo: diseño de modelos, capas Staging / Intermediate / Mart, tests de calidad y documentación.

Desarrollar y mantener los modelos Silver y Gold del Data Lake en coordinación con los responsables de dominio de datos.

Establecer y hacer cumplir las convenciones de desarrollo (naming, lineage, testing, materialización).

Integrar dbt con las herramientas de observabilidad y gobierno del dato existentes.





Contribuir a la arquitectura y roadmap del Dataplatform.

Ingestión y orquestación (Azure Data Factory)

Ser el owner técnico de los pipelines de ADF: diseño, despliegue, monitorización y resolución de incidencias.

Gestionar la ingestión desde los sistemas fuente actuales (ERP, CRM, herramientas de Marketing, etc.) hacia la capa Bronze/Silver de Snowflake.

Optimizar el rendimiento y coste de los pipelines existentes y diseñar los nuevos a medida que el scope crece.

Calidad, Gobierno y colaboración

Aplicar una mentalidad Data Governance first: naming, linaje, clasificación y trazabilidad forman parte del trabajo, no son un paso posterior.

Trabajar codo con codo con analistas de BI, marketing automation y el AI Taskforce para garantizar que el dato llega a tiempo y en condiciones.

Actuar como contraparte técnica del proveedor externo de plataforma, velando por la coherencia y calidad de las entregas.

Contribuir a una cultura de calidad del dato: tests automatizados, documentación, linaje, e identificación de problemas para su tratamiento con los data stewards.

Mantener el catálogo de datos actualizado y apoyar al equipo de Governance en la evolución de los activos.

Mantener y evolucionar el framework de seguridad actual

Aplicar políticas de seguridad y enmascaramiento de datos para asegurar su privacidad y buen uso.

Perfil técnico requerido Imprescindible





Experiencia demostrable con dbt Core o dbt Cloud en entornos productivos (2+ años).

Conocimiento sólido de Azure Data Factory: pipelines, triggers, linked services, Integration Runtimes.

Dominio de SQL avanzado y experiencia con Snowflake o plataformas cloud similares (BigQuery, Redshift).

Familiaridad con patrones de arquitectura de datos: Medallion (Bronze/Silver/Gold), Data Vault, dimensional modeling.

Experiencia con Git y flujos de trabajo CI/CD para proyectos de datos.

Valorable

Conocimiento de Python para tareas de ingeniería de datos (PySpark, Pandas, scripts de automatización).

Experiencia con plataformas de gobierno del dato o catálogos, en dbt Semantic Layers

Familiaridad con Power BI o herramientas de BI modernas como consumidores de las capas de datos.

Conocimiento de herramientas de IA/ML en el contexto del dato (MLflow, Feature Stores, etc.).

Experiencia en herramientas tipo Ask Your Data.

Perfil personal

Orientación al ownership: capaz de llevar un dominio técnico de principio a fin, con autonomía, integridad y sentido de responsabilidad.

Espíritu de servicio: entiende que su trabajo existe para que otros puedan tomar mejores decisiones. El dato es un medio; las personas, el fin.

Excelencia y mejora continua: propone estándares, documenta, y no deja deuda técnica sin gestionar.

Comunicación clara con perfiles no técnicos: sabe traducir decisiones de ingeniería a lenguaje de negocio.

Trabajo en equipo en entornos pequeños y ágiles, con exposición directa a la dirección.

Adaptabilidad a un contexto en construcción: sin miedo a la hoja en blanco ni a tomar decisiones con información incompleta.

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 IESE Business School
📍 Madrid