Equipo proporcionado por el cliente por motivos de seguridad.
SBA: Según experiencia del candidato.
Funciones Diseñar y mantener pipelines de datos robustos y escalables.
Implementar procesos de ingesta, transformación y carga de información.
Garantizar la calidad, consistencia y trazabilidad del dato y monitorizar el rendimiento optimizando tiempos de procesamiento.
Colaborar con arquitectos de datos y equipos de BI e IA.
Documentar flujos de datos y dependencias técnicas
Participar en la automatización y despliegues CI/CD de pipelines.
Si cumples con los requisitos y estás buscando un nuevo desafío cualificado en un entorno estimulante, te invitamos a formar parte de nuestro equipo.
Requisitos Imprescindibles: Se requiere experiencia mínima de 2 años como ingeniero/a de datos.
Experiencia en diseño e implementación de pipelines ETL y ELT.
Dominio de SQL avanzado y manipulación de grandes volúmenes de datos, y conocimientos de lenguajes de programación orientados a datos como Python, Scala o Java.
Experiencia con herramientas de orquestación y flujos de datos como Airflow,
NiFi o Prefect.
Conocimientos de bases de datos relacionales y NoSQL.
Comprensión de formatos de datos como JSON, Parquet, Avro o CSV.
Experiencia en control de calidad del dato y validaciones automáticas.
Grado Universitario en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o similar, valorándose formación en bases de datos o análisis de datos.
Nivel de inglés B2-C1.
Requisitos deseables: Experiencia en entornos Big Data con tecnologías como Spark, Hadoop o Flink.
Conocimientos de arquitecturas Data Lake y Data Warehouse.
Experiencia en plataformas cloud de datos como Azure, AWS o GCP.
Conocimientos de streaming de datos con herramientas como Kafka, Kinesis o Pub/Sub.
Familiaridad con contenedores y Kubernetes.
Conocimientos básicos de gobierno del dato y metadatos.
Certificaciones valorables: Certificaciones en herramientas ETL o Big Data.
Habilidades personales: Pensamiento lógico y orientación a la eficiencia, capacidad analítica y resolución de problemas, organización y documentación técnica, trabajo en equipo con analistas, científicos de datos y arquitectos y proactividad y aprendizaje continuo.
📌 Ingeniero/a de Datos. Híbrido (Barcelona)
🏢 Metrica
📍 Barcelona
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