We are One Team. We make it happen. We are Unstoppable.
BABEL es una consultora tecnológica multinacional especializada en aplicar sus servicios y conocimiento tecnológico en los procesos de aceleración digital de sus clientes, grandes empresas y organismos públicos.
¿Cuál es nuestro plan estratégico?
Miramos hacia el futuro Nuestro plan estratégico Hiperespacio 2029 promete ser un viaje emocionante, lleno de oportunidades para crecer y desarrollarse profesionalmente. Alcanzar 1000 millones de facturación, un reto que estamos seguros de que con la colaboración y el talento de nuestra gente, será otra historia de éxito que escribiremos juntos y juntas.
¿Qué buscamos?
Buscamos un/a Data Engineer especializado/a en Ciberseguridad para participar en el desarrollo de una plataforma avanzada de análisis y correlación de eventos de seguridad, integrando tecnologías Big Data, SIEM e Inteligencia Artificial.
El rol estará enfocado en transformar grandes volúmenes de eventos de seguridad en información estructurada,
contextualizada y práctico para la detección de amenazas y la toma de decisiones en entornos críticos.
? Qué harás
• Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT para la ingesta y transformación de datos de seguridad.
• Integrar información procedente de SIEM, sensores de red, sistemas operativos y plataformas de ciberseguridad.
• Normalizar, enriquecer y correlacionar eventos de múltiples fuentes.
• Diseñar modelos de datos que garanticen la calidad, trazabilidad y consistencia de la información.
• Preparar datasets para soluciones de IA, RAG, embeddings y búsqueda semántica.
• Desarrollar procesos de integración mediante APIs y tecnologías de streaming.
• Colaborar con equipos de ciberseguridad, ingeniería e IA en la evolución de la plataforma.
? Tu perfil
• Experiencia en ingeniería de datos, integración de sistemas o plataformas de observabilidad.
• Dominio de Python y SQL.
• Experiencia desarrollando pipelines ETL/ELT, tanto batch como streaming.
• Conocimie
📌 Data Engineer – Cybersecurity (Madrid)
🏢 BABEL
📍 Madrid