> Markdown version of [/jobs/ext/1432266-data-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1432266-data-engineer). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Engineer - **Company:** Monetaryamount - **Location:** Spain - **Salary:** €55,000.0 - €75,000.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Extract Transform Load (ETL), Data Transformation, Python (Programming Language), Machine Learning, Power BI, SQL Databases, Generative AI, Pyspark - **Published:** July 25, 2026 - **Apply:** https://www.jobleads.com/es/job/eab68ae38f07eae217ab763a0fa66cad5 ## About the Role * Profesional con al menos 5 años de experiencia en proyectos de Data Engineering, analítica o posiciones similares. * Se valorará muy especialmente la experiencia previa con Palantir Foundry, aunque no será un requisito imprescindible. * Experiencia sólida y demostrable en SQL, modelado de datos, transformación de datos y desarrollo de procesos ETL. * Experiencia práctica con Python y PySpark para el desarrollo de lógicas y transformaciones de datos. * Experiencia en la construcción de cuadros de mando, visualizaciones y soluciones de reporting con Power BI o herramientas similares. * Experiencia en la integración de soluciones y resultados analíticos mediante APIs con herramientas y sistemas corporativos. * Conocimiento del ciclo completo del dato, incluyendo ingesta, limpieza, transformación, análisis, visualización, publicación, linaje, gobierno y calidad. * Sólida base técnica y clara orientación a negocio, con capacidad para comprender las necesidades de las distintas áreas y transformarlas en soluciones analíticas de alto impacto. * Autonomía para tomar requisitos, diseñar soluciones y gestionar las distintas fases del ciclo de vida del dato. * Mentalidad analítica, curiosidad y capacidad para profundizar en los datos, identificar anomalías y extraer conclusiones útiles para la toma de decisiones., * Se valorará experiencia en IA generativa aplicada a casos de uso de negocio, Machine Learning y analítica avanzada. * Se valorará el conocimiento de metodologías de desarrollo basadas en ramas, pruebas y pull requests., Retribución flexible Programa de formación técnica, certificaciones e idiomas Plan de Desarrollo Profesional Flexibilidad horaria ## Description En Lognext llevamos más de 18 años identificando e implementando soluciones tecnológicas prácticas que nos permitan seguir avanzando y optimicen nuestras operaciones, acompañando a los equipos con talento experto de alto rendimiento y haciendo de la tecnología una fuerza transformadora en nuestro día a día., * Interlocución con las áreas de negocio para comprender sus necesidades, analizar sus requerimientos y traducirlos en soluciones técnicas y analíticas. * Gestionar el ciclo de vida completo del dato, desde la ingesta de información procedente de diferentes fuentes operacionales hasta su transformación y entrega al negocio. * Desarrollar las lógicas, flujos y transformaciones de datos necesarias para cada caso de uso mediante SQL, Python y PySpark. * Diseñar y construir procesos ETL, modelos de datos, datasets y soluciones analíticas orientadas a la toma de decisiones. * Construir cuadros de mando, visualizaciones y herramientas de reporting con Power BI o tecnologías similares. * Diseñar e implementar integraciones mediante APIs para conectar los resultados analíticos con herramientas y sistemas corporativos. * Analizar los datos en profundidad para detectar patrones, anomalías y oportunidades de mejora que aporten valor real al negocio. * Participar en el desarrollo de modelos de Machine Learning y soluciones de IA generativa aplicadas a casos de uso de negocio. * Garantizar el linaje, la trazabilidad, el gobierno y la calidad del dato de acuerdo con los estándares definidos por el área. * Desarrollar, probar y desplegar soluciones mediante un sistema de ramas y pull requests. * Documentar las soluciones, transformaciones, modelos y activos de datos generados. ## Related Videos - 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