Senior Data Lead Engineer

En HAYS estamos colaborando con una compañía líder en el sector financiero, comprometida con la innovación tecnológica y la seguridad digital. Estamos en la bsuqueda de un/a Data Lead Engineer para incorporar a su equipo. ¿Cuáles serán tus funciones?

• Liderar el roadmap de Data, AI & BI, garantizando escalabilidad, resiliencia, seguridad y eficiencia de costes.
• Diseñar y evolucionar la arquitectura data lakehouse.
• Definir y construir data products orientados a dominios siguiendo principios de data mesh (data-as-a-product, SLAs, contratos, ownership).
• Construir y mantener pipelines de ingesta, ETL y transformación, incluyendo ingesta CDC y basada en eventos.
• Integrar plataformas cloud con un data lake on-premise, asegurando gobierno, linaje, catalogación y seguridad bajo mejores prácticas.
• Implementar y aplicar reglas de data governance, normalización, limpieza y controles de calidad.
• Proveer datasets de alta calidad y capas semánticas para BI, KPIs y visualización, en coordinación con equipos de negocio.
• Habilitar casos de uso de AI/ML y LLMs (RAG, fine-tuning, feature engineering, guardrails, monitorización).
• Guiar buenas prácticas de ingeniería y actuar como referente técnico para equipos de Data, ML y BI.
• Trabajar con interesadas para priorizar y entregar iniciativas de alto impacto.

• +5 años en Data Engineering, Data Platform, AI Engineering o Advanced Analytics, idealmente en grandes organizaciones o entornos regulados.
• Experiencia diseñando y construyendo plataformas de datos en la nube y arquitecturas lakehouse (preferentemente en AWS).
• Experiencia con Databricks o EMR para transformaciones de gran escala.
• Sólida experiencia en ingesta, ETL, pipelines CDC y arquitecturas event-driven.
• Experiencia en arquitecturas híbridas integrando plataformas cloud con data lakes on-prem.
• Experiencia habilitando soluciones AI/ML en producción.
• Participación directa en iniciativas de data governance, data quality y definición de reglas de datos.
• Experiencia con equipos de BI en diseño de KPIs, modelado y visualización.
• Grado en Ingeniería Informática, Matemáticas, Ingeniería o disciplinas técnicas similares.
• Formación complementaria en Data Engineering, AI/ML o Analytics será muy valorada.
• AWS: S3, Lake Formation, Glue, EMR.
• Formatos y tecnologías lakehouse: Parquet, Iceberg/Delta, capas raw-curated-semantic.
• Databricks: Spark (PySpark/Scala), clusters, Delta tables, MLflow, feature store.
• SQL y Python para procesamiento, ETL y automatización.
• Data quality, lineage y observabilidad (tests, métricas, alertas).
• Arquitectura lakehouse con separación almacenamiento/cómputo.
• Patrones CDC para sincronización de datos transaccionales.
• Principios data mesh: dominio, federación, data-as-a-product.
• Arquitecturas híbridas alineadas con estándares de gobierno y seguridad.
• Conocimiento general de ML (regresión, clasificación, clustering, series temporales, anomalías).
• Experiencia en ML workflows: feature engineering, entrenamiento, validación, despliegue y monitorización.
• Conocimiento de LLMs: prompt engineering, fine-tuning, RAG, guardrails.
• Familiaridad con Amazon Bedrock, QuickSuite y exposición de capacidades LLM.
• Sólido entendimiento de BI, diseño de KPIs y creación de capas semánticas.
• Buenas prácticas de visualización y data storytelling.
• Gobernanza del dato, validaciones, integridad, completitud, normalización.
• Controles de acceso, anonimización, segregación de entornos y uso seguro de AI., * Certificaciones AWS (Data Analytics, ML, Solutions Architect).
• Certificaciones Databricks.
• Experiencia en orquestación y CI/CD para pipelines de datos o ML.
• Conocimiento de IaC aplicado a datos y AI.
• Experiencia con herramientas BI (QuickSight, Power BI, Qlik).
• Experiencia con metodologías Agile (JIRA, Confluence).

• Modalidad hibrida (2 dias)
• Ubicacion: Malaga
• Salario competitivo.