Data Engineer / Analytics Engineer
Funciones
Analizar, auditar y documentar la arquitectura de datos presente (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.
Posición con crecimiento y desarrollo profesional
Cliente final
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
Azure Data Factory, Microsoft Fabric, SQL, Synapse, Data Lake, Lakehouse, ETL