Buscamos incorporar a laDigital Supply Chain & Innovation (DSI) de NTT DATAun perfilData Engineercon interés en desarrollar soluciones avanzadas de datos, Inteligencia Artificial Generativa y sistemas agénticos aplicados aSupply Chain y Manufacturing,enBarcelonaoMadrid.
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 entreData 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 sercapturados, contextualizados, gobernados y servidospara 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 mantenerpipelines 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 aLLMs 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 medianteAPIs, eventos, herramientas, servicios y protocolos de integración como MCP, cuando aplique.
Participar en el diseño e implementación deData 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 dechunking, embeddings, indexación y enriquecimiento de metadatos .
Diseñar y operar soluciones sobre arquitecturasLakehouse y Cloud Data Platform, aplicando principios de escalabilidad, resiliencia, seguridad y eficiencia.
Integrar soluciones cloud con entornos industriales y arquitecturasIT/OT, incluyendo APIs, eventos, IoT y patrones basados enUnified 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 deaceleradores, conectores, componentes y patrones reutilizablesque puedan emplearse en diferentes clientes, plantas y casos de uso.
Definir e implementar mecanismos deData Quality, observabilidad y monitorización, permitiendo identificar problemas de completitud, consistencia, frescura o disponibilidad de los datos.
Aplicar prácticas deCI/CD, Infrastructure as Code, testing y automatizaciónal ciclo de vida de las plataformas y productos de datos.
Participar enPoCs 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 deGenAI, Agentic AI,



Supply Chain y Manufacturing .¿Qué conocimientos valoramos para dicho proyecto?Capacidad paradiseñar soluciones, no únicamente implementar especificaciones cerradas.
Buen conocimiento deSQLy modelado de datos relacional y analítico.
Experiencia programando principalmente enPythony desarrollando componentes de procesamiento de datos.
Experiencia construyendo procesosETL/ELTy pipelines de integración.
Conocimiento de arquitecturas de datos modernas:Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse y arquitecturas medallion .
Experiencia con tecnologías de procesamiento distribuido comoSpark .
Conocimiento de formatos y tecnologías de almacenamiento de datos comoParquet y Delta Lake .
Experiencia trabajando con bases de datos relacionales y capacidad para comprender distintos patrones de persistencia.
Conocimiento deAPIs 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 cuentarendimiento, 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 elproceso de negocioque existe detrás de los datos y no limitarse exclusivamente a su dimensión tecnológica.
Valoramos especialmente perfiles capaces de moverse con naturalidad entresoftware, datos y arquitectura, evitando una visión excesivamente limitada del Data Engineering.
Contrato fijo desde el primer momento.
Remuneración acor

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