Data Engineer

Arquitectura y modelado de datos

• Diseñar, desarrollar y mantener modelos de datos robustos, escalables y orientados a análisis y explotación operativa.
• Definir y evolucionar transformaciones en SQL siguiendo buenas prácticas de legibilidad, rendimiento y mantenibilidad.
• Proponer mejoras en la estructura del dato para facilitar su consumo por analítica, reporting y producto.
• Participar en decisiones de modelado y arquitectura, evaluando el impacto técnico y de negocio.

Desarrollo y mantenimiento de pipelines

• Diseñar, desarrollar y optimizar pipelines de datos en entornos cloud, principalmente sobre AWS (Lambda, Glue, S3 y servicios relacionados).
• Garantizar la fiabilidad, trazabilidad y rendimiento de los procesos de ingesta y transformación.
• Monitorizar, diagnosticar y resolver incidencias en pipelines productivos.
• Implementar mecanismos de validación, control de errores y observabilidad con el objetivo de mejorar la estabilidad, fiabilidad y monitorización de la plataforma.

Integración de datos

• Liderar la integración de datos desde APIs, bases de datos y otras fuentes internas o externas.
• Definir estándares de integración, validación y normalización de datos.
• Asegurar la calidad, consistencia y disponibilidad de la información integrada.
• Evaluar nuevas fuentes de datos y diseñar la mejor estrategia técnica para incorporarlas al ecosistema.

Calidad, gobierno y buenas prácticas

• Establecer y reforzar estándares de desarrollo, documentación, testing y mantenimiento dentro del equipo de datos.
• Velar por la calidad del dato mediante validaciones, controles y procesos de revisión.
• Contribuir a la definición de convenciones, estructura y prácticas de trabajo que permitan escalar el sistema y el equipo.
• Identificar la deuda técnica y promover iniciativas de mejora continua., * Colaborar de forma proactiva con Analítica, Producto, Trading y otros equipos para entender las necesidades y traducirlas en soluciones de datos sostenibles.
• Participar en sesiones de definición funcional y técnica, aportando criterio y proponiendo enfoques viables.
• Actuar como referente técnico en iniciativas que requieran decisiones sobre datos, integraciones o estructuras analíticas.
• Alinear las soluciones construidas con las prioridades de negocio y las capacidades del stack actual.

Soporte a Analítica y reporting

• Diseñar y preparar datasets, vistas y modelos de datos optimizados para reporting y análisis.
• Facilitar el trabajo de equipos de BI y analítica asegurando estructuras fiables, comprensibles y eficientes.
• Colaborar en la optimización del dato para herramientas como Power BI y otros entornos de explotación.

Liderazgo técnico y mentoring

• Guiar a perfiles más junior o mid en buenas prácticas de desarrollo y enfoque técnico.
• Revisar desarrollos y contribuir a elevar el nivel técnico general del equipo.
• Promover una cultura de responsabilidad, calidad y aprendizaje continuo.
• Ayudar a convertir necesidades difusas en soluciones técnicas bien estructuradas.

• Mínimo 4-6 años de experiencia como Data Engineer o en roles similares en entornos de datos.
• Experiencia sólida diseñando y manteniendo pipelines y modelos de datos en entornos productivos.
• Dominio de SQL aplicado a transformación, modelado y optimización de rendimiento.
• Experiencia desarrollando procesos ETL/ELT en Python.
• Experiencia trabajando con servicios cloud, preferiblemente AWS (S3, Lambda, Glue y ecosistema asociado).
• Experiencia integrando datos desde múltiples fuentes, especialmente APIs y sistemas externos.
• Capacidad para trabajar con autonomía, tomar decisiones técnicas y priorizar con criterio.
• Experiencia colaborando con equipos de Negocio, Analítica y Producto en contextos reales.
• Se valorará experiencia en observabilidad, testing de pipelines, data quality y gobierno del dato., * Formación en Ingeniería, Informática, Matemáticas o similar.
• SQL avanzado: joins complejos, CTEs, window functions, optimización de consultas y modelado analítico.
• Python sólido para ETL/ELT, automatización y tratamiento de datos.
• Buen conocimiento de arquitecturas de datos y diseño de pipelines escalables.
• Experiencia práctica con AWS o entornos cloud equivalentes.
• Conocimiento de integración vía APIs, manejo de formatos de intercambio y estrategias de ingesta.
• Comprensión de principios de calidad del dato, testing y monitorización.
• Experiencia trabajando con herramientas de visualización., * Alta capacidad analítica y orientación a la resolución de problemas.
• Autonomía y criterio técnico para tomar decisiones con impacto.
• Atención al detalle sin perder visión global del sistema.
• Capacidad de organización y priorización en entornos con múltiples iniciativas.
• Comunicación clara con perfiles técnicos y no técnicos.
• Actitud proactiva y enfoque de mejora continua.
• Capacidad para cuestionar soluciones existentes y proponer alternativas mejores.
• Mentalidad colaborativa y disposición para compartir conocimiento dentro del equipo.

• Incorporación a una empresa competitiva y en continuo crecimiento.
• Integración en un equipo de profesionales altamente cualificados/as. En todo momento contarás con el respaldo de tu compañeros/as.
• Modalidad de trabajo: si vives en Gran Canaria, podrás disfrutar de un modelo híbrido. Si resides fuera, trabajarás 100% en remoto.
• Jornada flexible.
• Formación y desarrollo profesional.
• Excelente clima laboral.
• Jornada semanal de 37,5 horas. En julio y agosto, disfrutamos de jornada intensiva de 8:00 a 14:00 horas.
• 23 días de vacaciones, más 2 días por conciliación familiar.
• ¡El día de tu cumpleaños trabajarás media jornada y recibirás un regalo!
• Incentivos por cooptación.
• Descuento en seguro médico.
• Snacks, fruta y café gratuito en la oficina.

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