Funciones Analizar, auditar y documentar la arquitectura de datos actual (bases de datos, procesos, pipelines y orquestaciones). Revisar y optimizar procesos ETL/ELT existentes y cargas diarias de datos. Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ingesta y transformación en Azure Data Factory y/o Microsoft Fabric. Gestionar y optimizar entornos Azure SQL, Synapse, Data Lake y Lakehouse. Colaborar con equipos de Data Science y BI para garantizar datos limpios, consistentes y correctamente modelados. Proponer mejoras de arquitectura, rendimiento, automatización y gobernanza del dato. Apoyar la adopción de buenas prácticas en Microsoft Fabric. Participar en iniciativas de control de versiones, automatización y CI/CD. Requisitos Experiencia mínima de 3 a 5 años en análisis de datos y desarrollo de informes con Power BI. Formación universitaria en Informática, Ingeniería, Matemáticas, Estadística o áreas afines, así como másteres relacionados con Datos, BI o IA. Experiencia en Azure Data Factory, Azure SQL, Data Lake, Synapse o tecnologías equivalentes. Dominio de SQL avanzado: modelado, optimización, procedimientos almacenados, índices y particiones. Conocimientos sólidos en procesos ETL/ELT y diseño de pipelines. Experiencia o interés en especializarse en Microsoft Fabric (Dataflows Gen2, Lakehouse, Pipelines). Conocimientos de Python aplicados a procesos de datos. Experiencia con Git y prácticas de CI/CD. Capacidad de análisis, orden y atención al detalle. Facilidad para leer e interpretar documentación técnica en castellano e inglés. Se valorará Experiencia en arquitecturas Lakehouse. Conocimientos de ML Ops o despliegue de modelos. Experiencia en entornos híbridos (on‑premise cloud). Certificaciones oficiales como PL‑300 Power BI Data Analyst, DP‑600 Fabric Analytics Engineer o similares. Empresa referente de consultoría y formación para el empleo con mas de 25 años de andadura profesional. Oportunidades de carrera y desarrollo profesional. Posibilidad de trabajar en remoto 100%. Flexibilidad, ambiente y valores. 4 meses de jornada intensiva los meses de junio a septiembre