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 func

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