Buscamos un/a Data Engineer con Doctorado para participar en proyectos avanzados de ingeniería del dato, arquitecturas cloud y plataformas analíticas modernas, trabajando con tecnologías punteras dentro de un entorno altamente técnico y cooperativo. Buscamos una persona con una sólida base analítica y técnica que combine experiencia en ingeniería del dato con capacidad de trabajar con arquitecturas modernas, escalables y orientadas a la calidad del dato.
Responsabilidades Te incorporarás a proyectos innovadores relacionados con plataformas de datos cloud, gobierno del dato y procesamiento avanzado de información, participando en todo el ciclo de vida del dato.
Diseñar e implementar arquitecturas de datos modernas sobre entornos Cloud y Lakehouse.
Construir y evolucionar pipelines ETL/ELT robustos, automatizados y escalables.
Aplicar metodologías DataOps para el control de versionado, automatización y monitorización de pipelines.
Garantizar la calidad, trazabilidad y gobierno del dato durante todo su ciclo de vida.
Implementar soluciones de procesamiento de datos batch y near real-time.
Diseñar procesos de monitorización y optimización de recursos en entornos cloud.
Colaborar con equipos de Data Science, BI y negocio para integrar modelos analíticos y soluciones de reporting.
Participar en iniciativas relacionadas con privacidad y seguridad del dato (LOPD/RGPD).
Requisitos Técnicos Doctorado (PhD) en áreas relacionadas con: Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas, Física, Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Inteligencia Artificial, Big Data o disciplinas STEM relacionadas con el dato.
Experiencia con: Azure, AWS o GCP, Databricks, Spark, Python, SQL avanzado.
Diseño e implementación de pipelines ETL/ELT.
Experiencia en arquitecturas: Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse.
Conocimientos de: Apache Iceberg / Delta Lake, Apache Airflow o herramientas similares de orquestación, Gobierno y Calidad del Dato, Data Lineage.
Experiencia trabajando con bases de datos relacionales y NoSQL.
Conocimientos de metodologías DataOps y automatización de pipelines.
Experiencia en entornos Big Data y ecosistema Hadoop/Spark.
Conocimientos básicos de privacidad y protección de datos (LOPD/RGPD).
Valorable Experiencia en procesamiento en straming y near real-time (Kafka, Flink, Kinesis) y familiaridad con arquitecturas orientadas a eventos tipo Lambda o Kappa.
Experiencia en monitorización y optimización de pipelines cloud.
Conocimientos de CI/CD aplicados a plataformas de datos.
Programación adicional en Scala o Java.
Certificaciones cloud (Azure, AQS, GCP) o en tecnologías del ecosistema data.
Nivel de inglés medio-alto para trabajar con documentación técnica y entornos internacionales.
Qué Ofrecemos? Participación en proyectos innovadores de alto impacto.
Trabajo con tecnologías punteras del ecosistema Data & Cloud.
Entorno técnico altamente especializado.
Plan de crecimiento y aprendizaje continuo.
Cultura orientada a la innovación y mejora continua.
Póliza de seguros y plan de retribución flexible.
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