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 estable y de largo recorrido.Participación en proyectos relacionados con Data e Inteligencia Artificial.Entorno tecnológico y posibilidades de crecimiento profesional.Plan de capacitación continua.Infortec BenefitsSeguro de salud.Seguro dental.Tickets restaurante.Cheque guardería.Plan de formación continua.Requisitos mínimosDiseñar 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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