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 es

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