Actualmente buscamos incorporar un/a Data Engineer para participar en un proyecto global del sector de la industria alimentaria, contribuyendo al diseño, desarrollo y mantenimiento de plataformas de datos escalables, pipelines robustos y datasets analíticos fiables. La persona seleccionada tendrá un papel fundamental en la evolución de un entorno data-driven, garantizando que los datos estén disponibles de forma segura, gobernada y accesible para usuarios de negocio, analistas, equipos de BI, Data Science, AI Engineers y soluciones de reporting corporativas. ? Responsabilidades Data Integration & Pipeline Development
• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos robustos mediante procesos ETL/ELT.
• Integrar datos procedentes de sistemas ERP, plataformas CRM, sistemas de fabricación, aplicaciones externas y fuentes de terceros.
• Automatizar procesos de ingesta de datos para reducir tareas manuales y mejorar la fiabilidad.
• Monitorizar y optimizar el rendimiento de los pipelines.
• Garantizar la disponibilidad, integridad y consistencia de los datos en los distintos entornos. Data Platform Engineering
• Desarrollar y mantener entornos corporativos de Data Warehouse y Data Lake.
• Trabajar con plataformas modernas de datos en cloud como Snowflake, Azure Data Platform, AWS o tecnologías equivalentes.
• Diseñar arquitecturas de datos escalables alineadas con estándares corporativos.
• Mantener estructuras de almacenamiento de datos que permitan analítica self-service y workloads de IA. Data Quality Management
• Implementar controles de calidad del dato y mecanismos de monitorización.
• Desarrollar procesos de validación, reconciliación y detección de anomalías.
• Investigar y resolver incidencias relacionadas con la calidad del dato.
• Colaborar con equipos de Data Governance para mejorar estándares, controles y buenas prácticas. Analytics Enablement
• Proporcionar datasets curados y fiables para soluciones de reporting y Business Intelligence.
• Dar soporte a plataformas como Power BI,



Tableau o herramientas equivalentes.
• Optimizar estructuras de bases de datos y modelos semánticos para mejorar el rendimiento analítico.
• Colaborar con usuarios de negocio para entender sus necesidades y traducirlas en soluciones técnicas. Data Governance & Compliance
• Apoyar la implantación de prácticas de gobierno del dato.
• Mantener información de metadatos, linaje y catálogo de datos.
• Asegurar el cumplimiento de GDPR y políticas internas de datos.
• Documentar soluciones técnicas, flujos de datos e integraciones. AI & Advanced Analytics Support
• Proporcionar datasets escalables y fiables para iniciativas de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
• Dar soporte en actividades de preparación de datos y feature engineering.
• Colaborar con equipos de AI y Data Science en la adquisición de datos y operacionalización de modelos.
• Participar en iniciativas de MLOps y DataOps. Continuous Improvement
• Identificar oportunidades de automatización de procesos manuales.
• Contribuir a la definición de estándares técnicos y buenas prácticas de ingeniería.
• Participar en revisiones de arquitectura y evaluación de nuevas tecnologías.
• Promover una cultura de mejora continua e innovación. ✅ Requisitos Formación
• Titulación universitaria en Informática, Ingeniería de Datos, Sistemas de Información, Matemáticas, Estadística, Ingeniería o campo relacionado.
• Se valorará positivamente contar con máster o formación de postgrado especializada. Experiencia
• Más de 3 años de experiencia en roles de Data Engineering, Analytics Engineering o similares.




• Experiencia en construcción y mantenimiento de pipelines de datos a escala empresarial.
• Experiencia trabajando con plataformas de datos en cloud.
• Experiencia dando soporte a entornos de reporting, analítica y Business Intelligence. ? Conocimientos técnicos Data Engineering
• SQL avanzado.
• Python.
• Desarrollo de procesos ETL/ELT.
• Modelado de datos.
• Conceptos de Data Warehousing.
• Integración mediante APIs.
• Diseño y mantenimiento de soluciones de datos escalables. Cloud & Platform Technologies Experiencia con una o varias de las siguientes tecnologías:
• Snowflake.
• Azure Data Factory.
• Azure Synapse Analytics.
• Databricks.
• AWS Data Services.
• Google Cloud Data Services. Reporting & Analytics
• Power BI.
• Modelado semántico.
• Conceptos de visualización de datos.
• Optimización de estructuras analíticas para reporting y BI. DevOps / Engineering Practices
• GIT.
• CI/CD.
• Metodologías Agile.
• Prácticas DataOps. ⭐ Valoraremos positivamente
• Experiencia con Spark.
• Conocimiento de Kafka.
• Uso de Docker y Kubernetes.
• Experiencia con MLflow.
• Conocimiento de Microsoft Purview.
• Experiencia con Informatica.
• Experiencia en preparación de datos para proyectos de AI/ML.
• Participación en iniciativas de MLOps o DataOps.
• Experiencia en entornos internacionales o multidisciplinares.
• Inglés nivel fluido. ? ¿Qué ofrecemos?
• Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.
• Entorno de trabajo flexible y colaborativo.
• Formación continua.
• Formar parte de una compañía global líder en tecnología. En DXC Technology apostamos por el talento, la diversidad y la innovación. Buscamos personas con ganas de crecer, aportar valor y formar parte de proyectos tecnológicos de alto impacto. ¿Te interesa formar parte del cambio? Esperamos tu candidatura ?

📌 Data engineer (Madrid)
🏢 Fds, A Dxc Technology
📍 Madrid