Buscamos un Data Engineer con experiencia para incorporarse al equipo de la Plataforma de Datos e IA de Jungle y asumir la ingesta, la operación y la evolución de la plataforma de datos corporativa sobre Google Cloud Platform. La persona trabajará bajo el criterio técnico del Lead Data & AI Engineer y será la responsable de que los datos de los sistemas de negocio del grupo lleguen a la plataforma completos, a tiempo y con control. Se espera que pueda sostener la operación de la plataforma de forma independiente durante ausencias del Lead: pipelines corriendo, incidencias resueltas y cierres ejecutados sin supervisión continua. Trabajarás sobre un stack actual en uso productivo, en un grupo de más de diez compañías, con datos de negocio de todas ellas y colaboración directa con Finanzas, Comercial, Personas y el resto de áreas corporativas. Te incorporarás a Jungle , una consultora que transforma negocios desde un modelo integrado que conecta diseño, comunicación y tecnología para generar diferenciación y un impacto medible en el negocio de nuestros clientes. Acompañamos a las compañías desde la construcción de marca y la activación cultural hasta la experiencia digital, el desarrollo web y e-commerce, eliminando la fragmentación entre agencias creativas, consultoras y proveedores tecnológicos. Ingesta e integración con los sistemas de negocio Diseñar, desarrollar y operar los procesos de ingesta desde los sistemas corporativos del grupo (ERP, CRM, HRIS, gestión de gastos, tesorería y herramientas documentales) hacia la capa Bronze. Resolver la integración por API de principio a fin: autenticación (OAuth, tokens, cuentas de integración dedicadas), paginación, límites de peticiones, cargas incrementales y reprocesos.



Sustituir las extracciones manuales y las conexiones informales al dato por ingestas gobernadas dentro de la plataforma. Transformación y calidad del dato Desarrollar transformaciones SQL con Dataform sobre BigQuery, siguiendo los estándares y patrones definidos por el Lead. Aplicar controles de calidad del dato mediante assertions: consistencia, duplicados, validación de rangos y coherencia entre capas. DataOps y buenas prácticas Trabajar con GitHub siguiendo los flujos del equipo, con revisión de código por pull request. Mantener los flujos de integración y despliegue continuo con Cloud Build y la promoción entre entornos de desarrollo y producción. Gestionar secretos con Secret Manager y aplicar el modelo de permisos de Cloud IAM con cuentas de servicio por pipeline. Seguridad y gobierno del dato Aplicar la segregación del dato entre compañías del grupo y el principio de mínimo privilegio en BigQuery. Tratar con especial cuidado el dato personal y de personas, que llega a la plataforma minimizado y con acceso restringido. Trabajar dentro del sistema de gestión de seguridad de la información del grupo, certificado bajo ISO 27001, en coordinación con Ciberseguridad. Colaborar con los dominios de negocio para traducir sus necesidades de datos en fuentes, modelos y KPIs. Preparar y servir el dato gobernado que consumen los casos de IA del equipo, en coordinación con el AI Engineer.

Experiencia:
3-5 años en roles de Data Engineering,



con experiencia demostrable en entornos productivos. Formación: Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística o similar. Integración por API: Ingestas en producción desde APIs de sistemas de negocio, con autenticación, paginación y carga incremental resueltas por el candidato. Python: Estructuras de datos, manejo de ficheros, consumo de APIs REST y desarrollo de jobs de ingesta en producción. Nivel avanzado de SQL: consultas complejas, joins, agregaciones, funciones de ventana y transformaciones. Git/GitHub: Manejo de commits, ramas y pull requests. Cloud: Experiencia en entornos productivos sobre Google Cloud Platform, o sobre otro proveedor cloud con disposición a reconvertir. Data Warehouse: Experiencia con BigQuery u otra solución de Data Warehouse cloud en producción. Autonomía operativa: Experiencia resolviendo incidencias de producción y guardias o soporte de pipelines críticos. Actitud: Perfil proactivo, autónomo y orientado a resultados. Experiencia integrando ERP por API o SuiteQL (NetSuite u otros), CRM o HRIS. Experiencia con Cloud Run, Cloud Workflows y Cloud Scheduler. Infraestructura como código (Terraform) y prácticas de DataOps. Familiaridad con arquitecturas de datos en capas (Bronze / Silver / Gold o similares). Conocimiento de herramientas de gobierno y catálogo del dato (Dataplex u otras). Conocimientos de Pandas u otras librerías Python orientadas al tratamiento de datos. Experiencia en entornos multiempresa o con segregación del dato por sociedad. Interés por la inteligencia artificial y los servicios de GCP relacionados (Vertex AI, ADK). Atención al detalle : rigor en el trabajo con datos, consciente de que un error en un pipeline pu

📌 Arquitecto de Datos Seguros (Madrid)
🏢 Jungle
📍 Madrid