En Virtual Desk impulsamos la transformación digital de grandes organizaciones mediante soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial y automatización de procesos. Combinamos tecnología, estrategia y ejecución para generar impacto real en negocio.Somos un equipo dinámico, colaborativo y orientado a resultados, donde el aprendizaje continuo, la innovación y la excelencia forman parte de nuestro ADN.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 colaborativo. 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.ResponsabilidadesTe 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 TécnicosDoctorado (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 avanzadoDiseño e implementación de pipelines ETL/ELT.Experiencia en arquitecturas: Data Lake, Data Warehouse, LakehouseConocimientos de: Apache Iceberg / Delta Lake, Apache Airflow o herramientas similares de orquestación, Gobierno y Calidad del Dato, Data LineageExperiencia 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)..ValorableExperiencia 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.Ambiente 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