Buscamos incorporar a la Digital Supply Chain & Innovation (DSI) de NTT DATA un perfil Data Engineer con interés en desarrollar soluciones avanzadas de datos, Inteligencia Artificial Generativa y sistemas agénticos aplicados a Supply Chain y Manufacturing, en Barcelona o Madrid. El perfil se integrará en equipos multidisciplinares encargados de diseñar, construir y evolucionar soluciones de IA preparadas para entornos empresariales e industriales, trabajando en la intersección entre Data Engineering, Cloud, AI Engineering y arquitectura IT/OT. No buscamos únicamente un perfil orientado a construir pipelines de datos, sino un ingeniero capaz de entender cómo los datos deben ser capturados, contextualizados, gobernados y servidos para convertirse en la base de copilotos, agentes de IA, sistemas de decisión y soluciones inteligentes desplegadas sobre procesos reales de negocio. Qué harás en tu día a día: Construir y mantener pipelines de ingestión, transformación y procesamiento de datos, tanto batch como near-real-time o event-driven. Integrar información procedente de múltiples sistemas empresariales e industriales: ERP, MES, WMS, TMS, APS, bases de datos, APIs, IoT, plataformas OT y fuentes documentales. Construir capas de datos que permitan a LLMs y agentes de IA acceder de forma controlada a información corporativa, incluyendo patrones de Retrieval-Augmented Generation (RAG), búsqueda híbrida y recuperación estructurada. Diseñar mecanismos de integración de datos para arquitecturas agénticas mediante APIs, eventos, herramientas, servicios y protocolos de integración como MCP, cuando aplique. Participar en el diseño e implementación de Data Products y Data Contracts, estableciendo esquemas, calidad, ownership, SLAs, versionado y mecanismos de observabilidad. Implementar pipelines para datos estructurados,



semiestructurados y no estructurados, incluyendo estrategias de chunking, embeddings, indexación y enriquecimiento de metadatos. Diseñar y operar soluciones sobre arquitecturas Lakehouse y Cloud Data Platform, aplicando principios de escalabilidad, resiliencia, seguridad y eficiencia. Integrar soluciones cloud con entornos industriales y arquitecturas IT/OT, incluyendo APIs, eventos, IoT y patrones basados en Unified Namespace (UNS). Colaborar con perfiles de arquitectura, AI Engineering, Data Science y especialistas de negocio para transformar necesidades de Supply Chain y Manufacturing en soluciones técnicamente viables. Participar en la construcción de aceleradores, conectores, componentes y patrones reutilizables que puedan emplearse en diferentes clientes, plantas y casos de uso. Definir e implementar mecanismos de Data Quality, observabilidad y monitorización, permitiendo identificar problemas de completitud, consistencia, frescura o disponibilidad de los datos. Aplicar prácticas de CI/CD, Infrastructure as Code, testing y automatización al ciclo de vida de las plataformas y productos de datos. Participar en PoCs y experimentación tecnológica, evaluando nuevas tecnologías y determinando su viabilidad, rendimiento y escalabilidad antes de su industrialización. Contribuir a la evolución de las arquitecturas de referencia de la DSI para soluciones de GenAI, Agentic AI, Supply Chain y Manufacturing.



¿Qué conocimientos valoramos para dicho proyecto? Capacidad para diseñar soluciones, no únicamente implementar especificaciones cerradas. Buen conocimiento de SQL y modelado de datos relacional y analítico. Experiencia programando principalmente en Python y desarrollando componentes de procesamiento de datos. Experiencia construyendo procesos ETL/ELT y pipelines de integración. Conocimiento de arquitecturas de datos modernas: Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse y arquitecturas medallion. Experiencia con tecnologías de procesamiento distribuido como Spark. Conocimiento de formatos y tecnologías de almacenamiento de datos como Parquet y Delta Lake. Experiencia trabajando con bases de datos relacionales y capacidad para comprender distintos patrones de persistencia. Conocimiento de APIs REST, integración entre sistemas y arquitecturas orientadas a servicios. Familiaridad con tecnologías cloud y con los principios de seguridad, identidad, networking y despliegue necesarios para operar una plataforma de datos empresarial. Capacidad para diseñar soluciones teniendo en cuenta rendimiento, escalabilidad, resiliencia, mantenibilidad y coste. Buenas prácticas de desarrollo: Git, testing, CI/CD, documentación y revisión de código. Capacidad para trabajar conjuntamente con arquitectos, Data Scientists, AI Engineers y especialistas funcionales. Curiosidad tecnológica y capacidad para aprender rápidamente tecnologías emergentes. Interés por comprender el proceso de negocio que existe detrás de los datos y no limitarse exclusivamente a su dimensión tecnológica. Valoramos especialmente perfiles capaces de moverse con naturalidad entre software, datos y arquitectura, evitando una visión excesivamente limitada del Data Engin

📌 Data Engineer (Barcelona)
🏢 Ntt Data Europe & Latam
📍 Barcelona