En Infortec Consultores seguimos creciendo y buscamos incorporar un/a Data Engineer para participar en proyectos tecnológicos relacionados con Data, Analítica e Inteligencia Artificial.
¿Qué harás?
Diseñar y desarrollar pipelines de datos batch y streaming.
Integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
Implementar procesos ETL/ELT, garantizando la calidad y fiabilidad de los datos.
Desarrollar procesos de transformación y procesamiento utilizando Python, SQL y Spark.
Integrar diferentes sistemas y fuentes mediante APIs.
Trabajar con Kafka u otras tecnologías equivalentes.
Gestionar información mediante bases de datos SQL/NoSQL y almacenamiento distribuido.
Automatizar despliegues y operaciones de plataformas de datos.
Trabajar con tecnologías Cloud, contenedores y CI/CD.
Aplicar prácticas de Infrastructure as Code (IaC).
Optimizar el rendimiento, disponibilidad y costes de las plataformas.
Gestionar esquemas, metadatos y linaje del dato.
Implementar mecanismos de tratamiento de errores y monitorización.
Aplicar buenas prácticas de DataOps, calidad y seguridad del dato.
¿Qué buscamos?
Experiencia profesional como Data Engineer o en posiciones similares.
Experiencia trabajando con Python y SQL.
Experiencia con Apache Spark.
Conocimientos sólidos de ETL/ELT y desarrollo de pipelines de datos.
Experiencia con Kafka o tecnologías equivalentes.
Conocimientos de bases de datos SQL/NoSQL y almacenamiento distribuido.
Experiencia en entornos Cloud.
Conocimientos de Docker, contenedores y CI/CD.




Conocimientos de Infrastructure as Code.
Valorable experiencia en DataOps, calidad, gobierno y seguridad del dato.
¿Qué ofrecemos?
Modalidad híbrida en Madrid.
Contrato indefinido.
Proyecto tecnológico sólido y de largo recorrido.
Participación en proyectos relacionados con Data e Inteligencia Artificial.
Entorno tecnológico y posibilidades de crecimiento profesional.
Plan de formación continua.
Infortec Benefits
Seguro de salud.
Seguro dental.
Tickets restaurante.
Cheque guardería.
Plan de formación continua.
Requisitos mínimos
Diseñar y desarrollar pipelines de datos batch y streaming.
Integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
Implementar procesos ETL/ELT, garantizando la calidad y fiabilidad de los datos.
Desarrollar procesos de transformación y procesamiento utilizando Python, SQL y Spark.
Integrar diferentes sistemas y fuentes mediante APIs.
Trabajar con Kafka u otras tecnologías equivalentes.
Gestionar información mediante bases de datos SQL/NoSQL y almacenamiento distribuido.
Automatizar despliegues y operaciones de plataformas de datos.
Trabajar con tecnologías Cloud, contenedores y CI/CD.
Aplicar prácticas de Infrastructure as Code (IaC).
Optimizar el rendimiento, disponibilidad y costes de las plataformas.
Gestionar esquemas, metadatos y linaje del dato.
Implementar mecanismos de tratamiento de errores y monitorización.
Aplicar buenas prácticas de DataOps, calidad y seguridad del dato.
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📌 Data Engineer - Etl - Híbrido (Madrid)
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