> Markdown version of [/jobs/ext/2129972-analytics-engineer-senior](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2129972-analytics-engineer-senior). 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). --- # Analytics Engineer Senior - **Company:** Entidad financiera - **Location:** Madrid, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Airflow, Data Analysis, BigQuery, Continuous Integration, Jinja (Template Engine), Microsoft SQL Server, MicroStrategy, Oracle (Applications), Power BI, SQL Databases, SQL Server Integration Services, Google Cloud, Git, Software Version Control - **Published:** August 19, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/analytics-engineer-senior-en-madrid-ID-367848621 ## About the Role Experiencia demostrable como Analytics Engineer o Data Engineer senior. SQL avanzado y sólido criterio de modelado de datos (modelado dimensional). Experiencia real con BigQuery: optimización de consultas, particionado, clustering y control de costes. Dominio de dbt: modelos, sources, tests, snapshots, macros/Jinja y documentación. Conocimiento de la arquitectura por capas (medallion / bronce-plata-oro) y su implementación con dbt. Git y CI/CD aplicados a proyectos de datos. Power BI: modelado semántico, DAX y conexión a fuentes en la nube. 4. Requisitos valorables. Capacidad de leer e interpretar lógica existente en SSIS para rediseñarla (no se requiere ser experto en SSIS). SQL en Oracle. Servicios de GCP más allá de BigQuery: Cloud Composer (Airflow), Dataform. Nociones de MicroStrategy. Inglés (lectura técnica y comunicación). 5. Competencias y perfil personal. Autonomía y criterio para arrancar una plataforma desde cero y tomar decisiones de arquitectura. Capacidad de mentoría y transferencia de conocimiento al resto del equipo. Buenas prácticas: documentación, testing y trabajo ordenado. Comunicación con perfiles de negocio y orientación a la entrega de valor. ## Description Departamento de Consultoría Estratégica (Soporte y administración del dato) Plataforma de datos en Google Cloud (BigQuery + dbt) Departamento consultoría estratégica (Soporte y administración del dato)1. Misión del puest Buscamos un perfil que nos ayude técnicamente en la construcción de nuestra nueva plataforma de datos en Google Cloud, basada en BigQuery y dbt bajo un enfoque ELT.La persona será la referencia del equipo en el nuevo stack: diseñará la arquitectura, rediseñará y migrará la lógica analítica actual, y dejará al equipo capacitado para mantenerla y evolucionarla.2. Responsabilidades principal Diseñar, construir y mantener la plataforma de datos en GCP (BigQuery) como base del modelo ELT.Liderar la adopción de dbt: estructura del proyecto, modelos, sources, tests, documentación, control de versiones (Git) y despliegue con CI/CD Rediseñar y migrar a dbt/BigQuery la lógica de transformación que hoy reside en SQL Server y SSIS, aprovechando la migración para mejorar el modelo de datos.Implementar una arquitectura por capas (medallion: bronce, plata y oro) sobre BigQuery Modelar y servir los datos para reporting en Power BI (nueva incorporación) y MicroStrategy (existente).Asegurar la calidad, consistencia y gobierno del dato: tests, freshness, linaje y documentación Optimizar el rendimiento y el control de costes en BigQuery.Apoyar durante la transición en el entorno actual (Oracle, SSIS) y transferir conocimiento al equipo para que se incorpore al nuevo stack.3. Requisitos imprescindibles.Experiencia demostrable como Analytics Engineer o Data Engineer senior.SQL avanzado y sólido criterio de modelado de datos (modelado dimensional).Experiencia real con BigQuery: optimización de consultas, particionado, clustering y control de costes.Dominio de dbt: modelos, sources, tests, snapshots, macros/Jinja y documentación.Conocimiento de la arquitectura por capas (medallion / bronce-plata-oro) y su implementación con dbt.Git y CI/CD aplicados a proyectos de datos.Power BI: modelado semántico, DAX y conexión a fuentes en la nube.4. Requisitos valorables.Capacidad de leer e interpretar lógica existente en SSIS para rediseñarla (no se requiere ser experto en SSIS).SQL en Oracle.Servicios de GCP más allá de BigQuery: Cloud Composer (Airflow), Dataform.Nociones de MicroStrategy.Inglés (lectura técnica y comunicación).5. Competencias y perfil personal.Autonomía y criterio para arrancar una plataforma desde cero y tomar decisiones de arquitectura.Capacidad de mentoría y transferencia de conocimiento al resto del equipo.Buenas prácticas: documentación, testing y trabajo ordenado.Comunicación con perfiles de negocio y orientación a la entrega de valor. ## Related Videos - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [From Messy Queries to Scalable Systems - How Data Engineering actually works](https://www.wearedevelopers.com/videos/100203-from-messy-queries-to-scalable-systems-how-data-engineering-actually-works) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Enjoying SQL data pipelines with dbt](https://www.wearedevelopers.com/videos/823-enjoying-sql-data-pipelines-with-dbt) - [Making Data Warehouses fast. 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