Data Engineer Analyst | SQL · ETL · Control‑M · Market Risk · Automatización | 100% Remoto

Contratación por Zemsania · Sector banca ·

Qué buscamos

Un/a Data Engineer Analyst con experiencia en Riesgo de Mercado, capaz de definir procesos, preparar datos, automatizar flujos mediante despliegues de software (Job as a Code), supervisar tareas de terceros y ejecutar pruebas integradas en plataformas críticas del sector banca.

Condiciones del proyecto
- Modalidad: 100% remoto
- Sector: Banca
- Experiencia requerida: 2–3 años
- Inglés: B2
- Contratación: Zemsania

Requisitos mínimos

Experiencia
- 2–3 años como Data Engineer Analyst.
- Experiencia en Riesgos de Mercado (Market Risk).
- Experiencia en supervisión de tareas y gestión de personas.

Tecnologías imprescindibles
- SQL
- Control‑M
- ETL
- Experiencia en automatización de procesos vía Job as a Code.
- Validación de datos maestros y procesos de alta, modificación, sincronización y consulta.

Competencias funcionales
- Definición de procesos y preparación de datos.




- Apertura de peticiones siguiendo procedimientos del área.
- Ejecución de pruebas integradas y validación de resultados.
- Capacidad analítica y orientación a calidad.
- Trabajo en entornos críticos del sector financiero.

Requisitos deseables
- Scala
- Plataformas Spark
- Ecosistemas Hadoop
- Experiencia adicional en automatización avanzada
- Conocimientos en arquitecturas de datos distribuidas

Funciones principales
- Definir procesos y preparar datos para flujos de Riesgo de Mercado.
- Abrir peticiones siguiendo procedimientos internos para automatización y configuración.
- Ejecutar pruebas integradas y validar resultados.
- Automatizar procesos mediante despliegues de software (Job as a Code).
- Supervisar tareas de terceros y coordinar actividades técnicas.
- Mantener consistencia y calidad del dato en procesos críticos.
- Colaborar con equipos de riesgo, datos y tecnología.
- Documentar procesos, incidencias y validaciones.

Información del pr

📌 Data Engineer Analyst (Madrid)
🏢 Zemsania
📍 Madrid