En este rol trabajarás para una empresa tecnológica internacional con un equipo de datos pequeño y muy cooperativo. Construirás y mantendrás pipelines de datos ETL/ELT sobre una plataforma lakehouse en cloud, gestionando ingestas de múltiples fuentes. Contribuirás a la calidad, fiabilidad y gobernanza de datos, y participarás en proyectos de IA aplicando técnicas como embeddings y búsquedas con bases de datos vectoriales. Colaborarás con equipos de toda la organización para convertir necesidades de negocio en soluciones escalables. Buscas un perfil práctico, orientado a ingeniería, que disfrute resolver problemas complejos e incorporar nuevas tecnologías con impacto real.
Compensaciones / Beneficios
- Contrato indefinido
- Modelo híbrido (1 día/semana en oficina)
- Revisión salarial anual
- Proyectos nuevos con IA y búsqueda semántica
- Acompañamiento y aprendizaje en un equipo técnico
- Ambiente colaborativo sin silos
Responsabilidades
- Construir y mantener pipelines ETL/ELT con Python, SQL y PySpark
- Gestionar ingesta desde sistemas internos,
APIs y fuentes externas
- Garantizar calidad y fiabilidad de datos, con un sistema de validaciones y alertas
- Participar en proyectos de IA (embeddings, búsqueda con bases de datos vectoriales)
- Desarrollar APIs y servicios internos que exponen datos al negocio
- Soportar la capa de analítica y BI
- Trabajar con equipos multi‑función para traducir necesidades de negocio en soluciones escalables
Requisitos principales
- Formación técnica en ingeniería (Informática, Telecomunicaciones u otra)
- Entre 1 y 3 años de experiencia en data engineering
- Experiencia con Spark (Databricks o Spark open source)
- Python y SQL sólidos
- Experiencia real construyendo pipelines ETL/ELT en entornos con volumen y complejidad
- Conocimientos de modelado de datos y data warehouse
- Uso de herramientas de IA en desarrollo con criterio propio
- Inglés de nivel conversacional (mínimo)
- Mentalidad de ingeniería
- Resolución de pro
📌 Data Engineer confidencial (Barcelona)
🏢 Experis
📍 Barcelona
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