Data Engineer

Descripción

Desde Q\-tech estamos colaborando con una Gestora de activos global, con presencia en los principales mercados financieros del mundo (Europa, Reino Unido, EE.UU.) y que gestiona activos por valor de cientos de miles de millones de euros para clientes institucionales y particulares. Cotiza en bolsa y forma parte de uno de los grandes grupos financieros europeos, lo que le da una solidez y proyección poco habituales en un proyecto de este tamaño.

El reto

La empresa está montando un nuevo centro tecnológico en pleno Madrid, con un papel estratégico a nivel global, no una oficina de soporte. El objetivo es crecer a varias decenas de personas en los próximos meses. Ahora mismo hay proyectos reales de modernización en marcha: se están actualizando sistemas antiguos a tecnologías más modernas en la nube y se están construyendo nuevas herramientas digitales para procesos clave del negocio. Unirte ahora significa entrar en la fase inicial, con margen real para ayudar a definir cómo se construye el equipo.

Tus responsabilidades –

Como Data Engineer, Assistant Vice President, tus funciones serán:

• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables (ETL/ELT) para ingerir, transformar y entregar datos desde los sistemas origen hacia la plataforma de datos en la nube.


• Contribuir al diseño y construcción de la plataforma de datos en la nube de DWS (Snowflake) como parte de la migración del Tech Hub de Madrid desde sistemas legados on\-premise.


• Trabajar estrechamente con arquitectos de datos, analistas de negocio y equipos de reporting para garantizar que los datos nuevos y existentes se modelan, validan y ponen a disposición correctamente para su consumo posterior.


• Desarrollar y mantener controles de calidad de datos, monitorización y observabilidad en los pipelines para garantizar la precisión, integridad y puntualidad de los datos.


• Colaborar con los ingenieros de DevOps para construir y mantener pipelines de CI/CD, infraestructura como código y procesos de despliegue automatizado para los componentes de la plataforma de datos.


• Apoyar la migración de datos y cargas de trabajo desde bases de datos legadas y sistemas on\-premise hacia la nube, aplicando buenas prácticas de linaje de datos, catalogación y gobierno del dato.


• Analizar y resolver incidencias de producción relacionadas con datos, garantizando la estabilidad, el rendimiento y la fiabilidad de los pipelines de datos y los servicios de la plataforma.


• Aplicar técnicas de optimización y ajuste de rendimiento en los pipelines de datos y en las cargas de trabajo del data warehouse en la nube.


• Contribuir con buenas prácticas de ingeniería y estándares técnicos como parte de un equipo de Data Platforms en crecimiento y multidisciplinar dentro del nuevo Hub Tecnológico de Madrid.

• Grado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Sistemas de Información o disciplina relacionada, o experiencia profesional equivalente.


• Sólida experiencia profesional como Data Engineer, con experiencia práctica construyendo pipelines de datos con Python y SQL.


• Experiencia práctica con plataformas de datos en la nube; se valora especialmente Snowflake, aunque también se considerará experiencia con otros data warehouses en la nube (p. ej. BigQuery, Redshift, Databricks).


• Experiencia con herramientas de orquestación y transformación de pipelines de datos (p. ej. Airflow, dbt o similares).


• Experiencia trabajando con al menos un proveedor cloud principal (AWS, Azure o GCP) y con patrones de arquitectura de datos cloud\-native.


• Buen conocimiento de modelado de datos, calidad de datos, linaje de datos y prácticas de gobierno del dato, idealmente en el sector financiero u otro entorno regulado.


• Se valorará muy positivamente el conocimiento de prácticas DevOps, pipelines de CI/CD e infraestructura como código (p. ej. Terraform).


• Buenas capacidades analíticas y de resolución de problemas, con habilidad para abordar de forma estructurada problemas complejos de datos y de plataforma.


• Perfil colaborativo, cómodo trabajando junto a arquitectos, ingenieros, analistas de negocio y stakeholders dentro de un hub tecnológico en rápido crecimiento.


• Buen nivel de inglés, hablado y escrito.

mfernandez@q\-techrec.com

681 285 025

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