En AD4 Octógono buscamos un/a Data Engineer para incorporarse a un proyecto orientado a reforzar y evolucionar la infraestructura de datos existente.
La persona seleccionada trabajará en la integración de diferentes fuentes de información y bases de datos , desarrollando y manteniendo pipelines de datos y contribuyendo a mejorar la eficiencia, calidad y disponibilidad de la información.
Buscamos un perfil con 2-4 años de experiencia , autonomía técnica y capacidad para comprender una infraestructura existente, ejecutar las líneas de trabajo ya definidas y proponer mejoras sobre los procesos y flujos de datos.
No se requiere definir la arquitectura completa desde cero, sino ser capaz de entender, mantener y evolucionar el ecosistema actual .
Funciones y responsabilidades
Desarrollar y mantener pipelines de datos ETL/ELT .
Integrar diferentes bases de datos, APIs y fuentes de información .
Desarrollar procesos de transformación y procesamiento de datos.
Trabajar con SQL para la transformación, extracción y optimización de datos.
Utilizar Python para procesamiento, transformación y automatización de procesos.
Participar en el modelado y estructuración de datos .
Trabajar sobre arquitecturas Data Warehouse y Data Lake .
Integrar y gestionar fuentes de datos en entornos Cloud .
Analizar procesos y flujos de datos para identificar oportunidades de mejora.
Aplicar mejoras orientadas a la eficiencia, rendimiento y escalabilidad de los procesos.
Implementar mecanismos de calidad del dato, monitorización y gestión de errores .
Trabajar con Git y aplicar buenas prácticas de desarrollo.
Analizar y comprender la infraestructura de datos existente.
Ejecutar las líneas de acción y evolución tecnológica ya identificadas.
Proponer mejoras técnicas sobre la infraestructura y los procesos existentes.
Colaborar con otros equipos técnicos para garantizar la disponibilidad y calidad de los datos.
Requisitos imprescindibles
2-4 años de experiencia en Data Engineering o posiciones similares.
Experiencia en desarrollo y mantenimiento de pipelines ETL/ELT .
Experiencia en integración de bases de datos, APIs y diferentes fuentes de información .
Buen dominio de SQL , incluyendo transformación y optimización de consultas.
Conocimientos de Python aplicado al procesamiento, transformación y automatización de datos.
Experiencia en Data Modeling y estructuración de datos.
Conocimientos de arquitecturas Data Warehouse / Data Lake .
Experiencia con al menos un entorno Cloud: Azure, AWS o GCP .
Capacidad para detectar y aplicar mejoras de rendimiento y eficiencia .
Conocimientos de Data Quality , monitorización y gestión de errores.
Experiencia con Git y buenas prácticas de desarrollo.
Capacidad para trabajar sobre una infraestructura existente, comprenderla y evolucionarla.
Autonomía técnica y capacidad para ejecutar líneas de trabajo ya definidas.
Skills clave
Data Engineering · SQL · Python · ETL/ELT · Data Pipelines · Data Modeling · APIs · Data Warehouse · Data Lake · Cloud · Git · Data Quality
Perfil que buscamos
Buscamos una persona con capacidad de análisis, autonomía y orientación a la mejora continua.
Será especialmente importante la capacidad para entender rápidamente un entorno de datos existente , trabajar de forma autónoma sobre él y aportar mejoras sin necesidad de comenzar el diseño desde cero.
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Act Digital busca un Data Engineer especializado en PySpark y Python para trabajar en proyectos de Big Data en entornos Cloud, con responsabilidad en mantenimiento correctivo y evolutivo, y participación en despliegues a producción. Se valorará experiencia en ETL con tecnologías Big Data en Cloud, gestión de incidencias ...
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Capgemini Madrid busca un Data Engineer con experiencia en Fabric para unirse al equipo de Data & AI. Te encargarás de diseñar e implementar pipelines de ingesta y transformación, y de desarrollar lakehouses y datasets en Fabric y Power BI. Se valorará experiencia con Data Factory, Synapse y notebooks Spark, así como buenas ...
Procter & Gamble in Madrid is seeking a Data Engineer Intern to help build and optimize ETL pipelines, implement data quality and validation processes, and support data infrastructure development. You will contribute to data model design and help design basic experiments, including A/B tests, to interpret statistical outcomes, ...
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