DATA ENGINEER (Ingeniero de datos): Responsable, dentro de un Proyecto de Data Analytics, del procesamiento de bases de datos con grandes volúmenes de información y de diseñar y construir las infraestructuras óptimas de almacenamiento de datos (tanto entorno cloud o como entorno on-premise)
HORARIO Y DISTRIBUCIÓN SEMANAL
L-J : 8:30 – 14:30 15:30-17:30 (flexibilidad) V: 8:30 a 14:30 (flexibilidad )
SALARIO BRUTO ANUAL: Entre 26.000 – 35.000 euros en función de la experiencia
FUNCIONES ESPECÍFICAS
· Automatizar procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL) desde diferentes fuentes de bases de datos, asegurando la calidad e integridad de los datos.
· Desarrollar y mantener una plataforma de datos que permita fases analíticas, el seguimiento del negocio y facilite la toma de decisiones estratégicas, tanto en entorno cloud como en entorno on-premise.
· Creación y automatización de informes y visualizaciones de datos utilizando herramientas de mercado (PowerBI, Tableau,,..).
Nivel educativo: Licenciado
Idiomas: Inglés (B2 como mínimo)
Aplicaciones/Lenguajes: SQL, R, Phyton. Hadoop, Spark, Power BI
Certificaciones / Cursos: Se valorarán acreditaciones y cursos en los requisitos demandados
EXPERIENCIA LABORAL
Áreas: Business Intelligence (BI) / Transformación Digital / Big Data / IT Data Processing/ Analítica de Datos- Data Science
Años Experiencia Mínima: 2 años
COMPETENCIAS
Competencias Genéricas
1. Habilidad para trabajar de manera colaborativa en proyectos que involucren tanto equipos técnicos como de negocio.
2. Buenas habilidades de comunicación para interactuar con equipos multidisciplinares.
3. Foco en el resultado y cumplimiento de calendarios.
4. Con capacidad de resolución de problemas con rigurosidad y eficacia.
5. Con interés y curiosidad por aprender de temas tecnológicos e investigar nuevas herramientas o metodologías.
Competencias Específicas
1. Experiencia en programación y procesamiento de datos en Python y SQL, u otros lenguajes de programación orientados a datos
2. Experiencia en el manejo de bases de datos con grandes volúmenes de información.
3. Conocimientos en herramientas de Big Data (Hadoop, Spark,..) y familiaridad con plataformas en la nube como Azure, AWS o Google Cloud para el almacenamiento y procesamiento de datos.
4. Conocimiento de acceso a fuentes remotas vía API, archivos locales, bases de datos.