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 proyecto
Proyecto del sector banca , centrado en:
Pro

📌 Data Engineer Analyst (Madrid)
🏢 Zemsania
📍 Madrid