En Vermont Solutions buscamos un/a Data Engineer / Data Architect para participar en la evolución de la Unified Data Foundation (UDF), la plataforma de datos estratégica del cliente en el sector financiero.

Por favor, lea detenidamente la siguiente descripción del puesto para asegurarse de que encaja con el perfil antes de enviar su solicitud.
El objetivo del rol es transformar la plataforma Cloud Data vigente, centrada en usos analíticos e informacionales, hacia una plataforma también operacional, capaz de servir datos y servicios con alta disponibilidad, fiabilidad y SLAs estrictos para aplicaciones críticas del negocio.
Formarás parte del equipo que está construyendo una nueva generación de capacidades Data as a Service (DaaS), conectando distintos modelos de persistencia y habilitando patrones de consumo operacionales en tiempo real y near real-time.
Responsabilidades

Diseñar y evolucionar la arquitectura de la Unified Data Foundation.
Contribuir al diseño e implementación de un nuevo modelo Data as a Service (DaaS).
Transformar datos para habilitar una visión operacional,



además de la analítica/informacional.
Diseñar soluciones basadas en múltiples modelos de persistencia:
Event Data
Real-Time Operational Data
Analytical Structured Data
Non‑Structured Data
Desarrollar servicios de consumo de datos para aplicaciones y consumidores internos.
Trabajar en arquitecturas scalable, resilient y highly available, cumpliendo SLAs operacionales.
Definir patrones de integración y acceso a datos en real-time y near real-time.
Evolucionar la plataforma hacia arquitecturas desacopladas y orientadas a servicios.
Colaborar con equipos de Data, Cloud, Architecture, Engineering y negocio.
Aplicar buenas prácticas de Data Engineering, Data Architecture, reliability y operational excellence.

Requisitos Imprescindibles

Experiencia profesional en Data Engineering y/o Data Architecture: entre 3-5 años
Experiencia trabajando con plataformas de datos a gran escala.
Experiencia en dis

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 Vermont Solutions
📍 Madrid