Somos una agencia de marketing especializada en digital, que crea historias que conectan con la gente y que alcanzan (e incluso superan) objetivos. Para conseguirlo aunamos data, estrategia, creatividad y un equipo unido de 25 personas con mucho talento y dedicación. Actualmente, buscamos incorporar a nuestro equipo un/a Ingeniero/a de datos para unirse a un proyecto de i+D.Buscamos a una persona con mentalidad analítica y perfil técnico que entienda los datos como una herramienta de impacto real. Trabajarás con datos de comportamiento digital, campañas, tráfico y consumo de contenido, transformándolos en aprendizajes útiles para marketing de resultados y negocio.Arquitectura y procesamiento de DatosDiseñar arquitecturas data lakehouse basadas en BigQuery y Google Cloud Storage.Cloud RunCloud FunctionsCloud WorkflowsPub/Sub para integraciones event-drivenOrquestar ingestas y transformaciones desde fuentes múltiples (CRM, sistemas internos, APIs externas, ficheros, BBDD).Garantizar modelos de calidad, normalización, consistencia y deduplicación.Transformación de datosDiseñar, mantener y versionar modelos de transformación con dbt Core o dbt Cloud .Tests de calidad (unique, not null, accepted values, relationships)Documentación automáticaAsegurar estándares de ingeniería en SQL y pipelines reproducibles.Integración con sistemas internosConstruir endpoints ligeros y procesos ETL/ELT que alimenten bases de datos internas.Preparar conjuntos de datos listos para consumo por aplicaciones internas, dashboards o análisis.Diseñar capas intermedias y modelos unificados según sector/cliente.2 años de experiencia en ingeniería de datos, preferiblemente en Google Cloud.~ Dominio sólido de: Google Cloud (BigQuery, Cloud Run/Functions, Workflows, Pub/Sub, Dataflow, GCS).~ SQL avanzado~ Python para procesos ETL/ELT~ Experiencia demostrable con dbt (modelado, macros, testing, documentación).~ Experiencia diseñando pipelines robustos y escalables.~ Experiencia en arquitecturas multicliente o entornos SaaS.Experiencia en optimización de costes en BigQuery.Conocimiento de DataOps y buenas prácticas de ingeniería de datos.Un entorno técnico avanzado con arquitectura moderna en Google Cloud.Proyectos multicliente y datos complejos de sectores reales (seguros, e-commerce, reclutamiento).Equipo técnico resistente, cultura de ingeniería y buenas prácticas.Flexibilidad, desarrollo profesional y participación en proyectos estratégicos de la compañía.