Analista Programador/a de Datos – ETL SSIS (Madrid)

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03 oct
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Vithas
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Madrid

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Madrid

En Vithas seguimos creciendo. Buscamos un/a Analista Programador/a de Datos con experiencia en entornos Azure, responsable de diseñar, implementar, monitorizar y optimizar procesos de integración de datos mediante Azure Data Factory y SSIS, así como de definir y consolidar una metodología de desarrollo que establezca estándares, buenas prácticas y criterios de calidad en los procesos ETL.El rol trabajará en coordinación con equipos técnicos para asegurar la correcta integración, calidad y gobernanza de los datos, garantizando la fiabilidad de los procesos ETL y de las plataformas de datos.Responsabilidades Principales:Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ETL/ELT en Azure Data Factory.Diseñar, desarrollar, mantener y evolucionar procesos ETL/ELT en SSIS.Definir e implantar una metodología de desarrollo para SSIS y Azure Data Factory, incluyendo estándares técnicos, buenas prácticas, nomenclaturas, control de versiones, despliegues y documentación.Conectar, transformar y orquestar datos procedentes de múltiples fuentes (on-premise, cloud,



APIs).Automatizar flujos de datos y asegurar su correcta ejecución, monitorización y gestión de incidencias.Realizar análisis y validaciones de calidad de datos en todas las fases de las ETLs.Optimizar el rendimiento de los pipelines y de los recursos asociados (almacenamiento, cómputo, etc.).Aplicar principios de data governance, seguridad y cumplimiento normativo en los procesos de integración de datos.Documentar los desarrollos y colaborar en la mejora continua de los procesos existentes.Experiencia demostrable (2+ años) con Azure Data Factory y SSIS.Conocimiento práctico de servicios de Azure relacionados:Sólidos conocimientos de SQL y T-S, incluyendo desarrollo y optimización de procedimientos almacenados en Microsoft SQL Server.Experiencia en optimización de procesos ETL y análisis de rendimiento.Familiaridad con Python para scripting y automatización.Conocimientos de modelado de datos, data warehousing y estructuras re

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