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 ágil, colaborativo y orientado a resultados, donde el aprendizaje continuo, la innovación y la excelencia forman parte de nuestro ADN.
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 streaming 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.
- Contexto 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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