> Markdown version of [/jobs/ext/2089543-expert-data-engineer-data-vault-2-0-metadata-driven-automation](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2089543-expert-data-engineer-data-vault-2-0-metadata-driven-automation). 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). --- # Expert Data Engineer | Data Vault 2.0 & Metadata-Driven Automation - **Company:** NTT DATA - **Location:** Madrid, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Amazon Web Services, Microsoft Azure, Data Structures, Data Vault Modeling, Metadata, SQL Databases, Working Model 2D, Google Cloud - **Published:** August 16, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/expert-data-engineer-data-vault-2-0-metadata-driven-automation-en-madrid-ID-367551402 ## About the Role Buscamos una persona conal menos 6 años de experiencia en Data Engineeringy suficiente profundidad técnica para diseñar componentes que después utilizarán otros equipos. Nos interesa especialmente experiencia en: Data Vault / Data Vault 2.0, con conocimiento práctico de Raw Data Vault. Modelado deHubs, Links, Satellitesy patrones de historificación. Diseño de solucionesmetadata-drivenoconfiguration-driven. Automatización de procesos de ingestión, transformación o generación de estructuras de datos. Gestión deschema evolution, incorporación de nuevos atributos y cambios en fuentes. SQL avanzado y desarrollo de componentes de ingeniería de datos. Arquitecturas de datos empresariales donde sean relevantes trazabilidad, auditabilidad y evolución controlada. Diseño de frameworks o componentes reutilizables, evitando soluciones específicas para un único caso de uso. Para este rol, el número de años importa menos que una evidencia concreta:haber construido mecanismos que abstraigan, automaticen o estandaricen la ingeniería, y no solamente pipelines individuales. ? El valor está en diseñar una vez para reutilizar muchas Este proyecto plantea un reto diferente al de una implementación tradicional de Data Vault. La pregunta no será únicamente: "¿Cómo modelamos estos datos?" Sino también: "¿Cómo conseguimos que la plataforma pueda interpretar los metadatos y generar correctamente ese modelo cada vez que llegue una nueva wave?" Eso implica trabajar sobre decisiones de diseño que tendrán efecto mucho después de terminar la primera implementación. Qué debe parametrizarse. Qué debe generarse automáticamente. Cómo detectar un cambio de esquema. Cómo evitar romper estructuras ya existentes. Cómo conservar la trazabilidad. Cómo hacer que el framework sea extensible sin convertirse en una colección de excepciones. Ahí estará buena parte del reto. ? Ingeniería con impacto arquitectónico En NTT DATA conectamos tecnología y negocio con una aproximación práctica a la transformación digital. En este entorno buscamos especialmente curiosidad tecnológica, búsqueda de excelencia y capacidad para combinar profundidad técnica con visión de conjunto. Esta posición te permitirá seguir muy cerca del código y, al mismo tiempo, trabajar sobre decisiones con impacto arquitectónico. Porque construir una funcionalidad resuelve una necesidad. Construir el mecanismo reutilizable que permitirá resolver las siguientes cambia la escala del problema. ## Description ¿Y si en lugar de construir un Raw Data Vault cada vez, construyes el motor que permita generarlo y evolucionarlo de forma automática?En NTT DATA buscamos una persona con experiencia sénior enData Engineering y Data Vaultpara asumir uno de los retos técnicos fundacionales.Tu misión será diseñar e implementar el motor automatizado y dirigido por metadatos que dará soporte alRaw Data Vaulty servirá como base técnica reutilizable para las siguientes fases del proyecto.No hablamos únicamente de modelar Hubs, Links o Satellites.Hablamos de construir los mecanismos que permitan generar estructuras, detectar cambios en las fuentes y hacer evolucionar el modelo de datos de manera controlada.?Ubicación:España?Modalidad:híbrida?? El reto técnicoLa primera fase del proyecto tiene una responsabilidad especialmente relevante: establecer los cimientos sobre los que crecerán las siguienteswavesde Policy360.Trabajarás sobre una aproximaciónmetadata-driven, donde buena parte del comportamiento de la plataforma deberá quedar parametrizado y automatizado.Tu día a día estará centrado en:Diseñar e implementar elrepositorio de metadatosque gobernará la construcción y evolución del Raw Data Vault.Desarrollar mecanismos para lageneración automática de Satellites y otras estructuras Data Vaulta partir de los metadatos definidos.Implementar procesos capaces dedetectar nuevos campos y cambios en las estructuras de origensin depender de intervenciones manuales constantes.Diseñar estructuras temporales y patrones de procesamiento que permitan incorporar y validar datos antes de su integración definitiva.Definir cómo debe producirse laevolución controlada del Raw Data Vault, preservando trazabilidad, historificación y consistencia.Construir componentes reutilizables que puedan aplicarse en las siguienteswavesfuncionales de Policy360.Revisar diseño y código desde una perspectiva de calidad, rendimiento, mantenibilidad y extensibilidad.Trabajar junto a ingeniería y arquitectura para resolver decisiones técnicas que condicionarán la evolución futura de la plataforma.? ¿Qué buscamos?Buscamos una persona conal menos 6 años de experiencia en Data Engineeringy suficiente profundidad técnica para diseñar componentes que después utilizarán otros equipos.Nos interesa especialmente experiencia en:Data Vault / Data Vault 2.0, con conocimiento práctico de Raw Data Vault.Modelado deHubs, Links, Satellitesy patrones de historificación.Diseño de solucionesmetadata-drivenoconfiguration-driven.Automatización de procesos de ingestión, transformación o generación de estructuras de datos.Gestión deschema evolution, incorporación de nuevos atributos y cambios en fuentes.SQL avanzado y desarrollo de componentes de ingeniería de datos.Arquitecturas de datos empresariales donde sean relevantes trazabilidad, auditabilidad y evolución controlada.Diseño de frameworks o componentes reutilizables, evitando soluciones específicas para un único caso de uso.Para este rol, el número de años importa menos que una evidencia concreta:haber construido mecanismos que abstraigan, automaticen o estandaricen la ingeniería, y no solamente pipelines individuales.? El valor está en diseñar una vez para reutilizar muchasEste proyecto plantea un reto diferente al de una implementación tradicional de Data Vault.La pregunta no será únicamente:"¿Cómo modelamos estos datos?"Sino también:"¿Cómo conseguimos que la plataforma pueda interpretar los metadatos y generar correctamente ese modelo cada vez que llegue una nueva wave?"Eso implica trabajar sobre decisiones de diseño que tendrán efecto mucho después de terminar la primera implementación.Qué debe parametrizarse.Qué debe generarse automáticamente.Cómo detectar un cambio de esquema.Cómo evitar romper estructuras ya existentes.Cómo conservar la trazabilidad.Cómo hacer que el framework sea extensible sin convertirse en una colección de excepciones.Ahí estará buena parte del reto.? Ingeniería con impacto arquitectónicoEn NTT DATA conectamos tecnología y negocio con una aproximación práctica a la transformación digital.En este entorno buscamos especialmente curiosidad tecnológica, búsqueda de excelencia y capacidad para combinar profundidad técnica con visión de conjunto.Esta posición te permitirá seguir muy cerca del código y, al mismo tiempo, trabajar sobre decisiones con impacto arquitectónico.Porque construir una funcionalidad resuelve una necesidad.Construir el mecanismo reutilizable que permitirá resolver las siguientes cambia la escala del problema.? ¿Qué encontrarás en NTT DATA?? Modelo de trabajo híbrido y horario flexible.? Jornada intensiva los viernes y durante los meses de verano.? Acceso aNTT DATA University, con formación técnica, metodológica, idiomas y desarrollo de habilidades.?? Acceso a iniciativas de certificación en tecnologías como AWS, Azure, GCP y otras especialidades.? Seguro médico, seguro de vida y accidentes.?? Opciones de retribución flexible para restauración, transporte y guardería.? Programas de voluntariado e iniciativas de impacto social.? Una comunidad tecnológica en la que poder contrastar decisiones con profesionales de ingeniería, arquitectura y otras disciplinas.Los materiales internos de esta área recogen expresamente trabajo híbrido, flexibilidad horaria, jornada intensiva, formación y certificaciones, así como seguro médico, seguros de vida y accidentes y retribución flexible.? Este reto puede encajarte si...Disfrutas más construyendo unframeworkque resolviendo diez veces el mismo problema.Si cuando aparece un nuevo requerimiento piensas primero en cómo convertirlo en un patrón reutilizable.Si Data Vault para ti no es únicamente un diagrama con Hubs, Links y Satellites, sino una arquitectura que debe poderautomatizarse, gobernarse y evolucionar.Y si después de varios años en Data Engineering buscas un reto donde la profundidad técnica siga siendo el centro de tu trabajo.Make THIS the place to grow ## Related Videos - [A Data Mesh needs Open Metadata](https://www.wearedevelopers.com/videos/505-a-data-mesh-needs-open-metadata) - [Modern Data Architectures need Software Engineering](https://www.wearedevelopers.com/videos/1030-modern-data-architectures-need-software-engineering) - [The Cloud is Calling: Answer with In-Demand Skills](https://www.wearedevelopers.com/videos/945-the-cloud-is-calling-answer-with-in-demand-skills) - [Fault Tolerance and Consistency at Scale: Harnessing the Power of Distributed SQL Databases](https://www.wearedevelopers.com/videos/1146-fault-tolerance-and-consistency-at-scale-harnessing-the-power-of-distributed-sql-databases) - [TiDB, One Layer at a Time: How Distributed SQL Became an Agentic AI Backbone](https://www.wearedevelopers.com/videos/100117-tidb-one-layer-at-a-time-how-distributed-sql-became-an-agentic-ai-backbone) - [Crafting Custom Frameworks with Rust: A Deep Dive into Procedural Macros](https://www.wearedevelopers.com/videos/849-crafting-custom-frameworks-with-rust-a-deep-dive-into-procedural-macros) ## Related Articles - [Making Data Warehouses Fast: A Developer’s Story](https://www.wearedevelopers.com/magazine/107-making-data-warehouses-fast-a-developer-s-story) - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [Graph and AI Trends 2026: Why Is AI Running but Not Yet Delivering?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/680-graph-and-ai-trends-2026-why-is-ai-running-but-not-yet-delivering) - [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market) - [How We Built a Worry-Free System That Runs for 10+ Years – And What We’d Do Again](https://www.wearedevelopers.com/magazine/751-how-we-built-a-worry-free-system-that-runs-for-10-years-and-what-we-d-do-again) - [What Are The Top Skills Required For Azure Developers?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/77-what-are-the-top-skills-required-for-azure-developers)