Desde Agap2 estamos buscando incorporar un perfil

Data Engineer

con experiencia en diseño y optimización de pipelines de datos, modelado analítico y automatización de procesos de ingeniería de datos.
¿Buscas dar tu próximo paso competente en un proyecto innovador? Queremos conocerte
Diseñar, desarrollar y optimizar transformaciones de datos utilizando

SQL y Python .
Revisar y mejorar pipelines y transformaciones

existentes para asegurar rendimiento y escalabilidad.
Garantizar la calidad, consistencia y trazabilidad de los datos.
Diseñar y mantener modelos analíticos en plataformas como

Snowflake, dbt o Datasphere.
Mejorar la fiabilidad y resiliencia de pipelines mediante automatización, testing y monitorización.
Implementar prácticas de CI/CD,

alertas y prevención de incidentes.
Colaborar activamente con equipos de analítica, producto y plataformas de datos.
Participar en ceremonias ágiles, refinamientos y planificación técnica.
Mantener documentación clara y contribuir a buenas prácticas de ingeniería y mejora continua.
Experiencia

previa





mínima de 4 años como Data Engineer en entornos corporativos.
Experiencia sólida en SQL y Python

para transformación y procesamiento de datos.
Experiencia en modelado de datos con DBT
Conocimientos en automatización, orquestación y monitorización de pipelines de datos.
Experiencia colaborando con equipos de analítica, producto y negocio.
Mentalidad orientada a calidad, fiabilidad y escalabilidad.
Capacidad para resolver problemas técnicos complejos en entornos dinámicos.
Buenas habilidades de comunicación y documentación técnica.
Jornada completa y modalidad de trabajo híbrida

en Sant Cugat de Vallès.
Contratación indefinida

desde el primer momento.
Retribución flexible,

ticket restaurant, seguro médico y otros beneficios.
Flexibilidad horaria.
Formación continua y acceso a múltiples cursos y certificaciones.
Participar en proyectos desafiantes en un entorno dinámico y tecnológico.
Agap2 es una empresa que ofrece igua

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 agap2 Spain
📍 Madrid