Data Engineer

Posición: Data Engineer / Ingeniero/a de DatosUbicación: San Sebastián de los Reyes, MadridModalidad: Híbrida - 2 días/semana presencialPara perfiles especialmente potentes, podría valorarse 1 día presencial/semana.SBA: Abierto, según experienciaInglés: AvanzadoCV: En inglésExperiencia: +5 años como Data Engineer o Backend Software EngineerREQUISITOS PRINCIPALESCloud & Data EngineeringExperiencia sólida con Google Cloud Platform (GCP).Computación distribuida y procesamiento de grandes volúmenes de datos.Se valorará experiencia adicional con AWS, Azure y Databricks.Diseño y desarrollo de pipelines de datos con Python.Procesos ETL/ELT, tanto batch como streaming.Bases de datosExperiencia en administración de bases de datos (DBA).Conocimiento de diferentes modelos:Relacionales.Columnares.Documentales.Grafos.Vectoriales.DesarrolloDominio de Python y SQL.Experiencia con dbt para transformación y modelado.Elementary para Data Quality.Se valorará Scala, R y Java.Programación orientada a objetos y funcional.Arquitecturas API-first.MACHINE LEARNING & IADesarrollo y puesta en producción de modelos de Machine Learning.Experiencia en IA aplicada.LangGraph para orquestación de agentes.Langfuse para observabilidad de aplicaciones de IA.Experiencia con pipelines y soluciones de datos orientadas a ML/IA.DEVOPS & AUTOMATIZACIÓNMetodologías y prácticas DevOps.Terraform para infraestructura como código.GitHub Actions para CI/CD.GitHub Copilot y desarrollo asistido por IA.Automatización de procesos y despliegues.METODOLOGÍAExperiencia trabajando en equipos Agile.Se valorará experiencia con Shape Up.Capacidad para trabajar de forma autónoma en equipos multidisciplinares, multiculturales e internacionales.Orientación a producto y mejora continua.Conocimiento de metodologías de aprendizaje validado y experimentación.#J-*****-Ljbffr

REQUISITOS PRINCIPALES Cloud & Data Engineering Experiencia sólida con Google Cloud Platform (GCP). Computación distribuida y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Se valorará experiencia adicional con AWS, Azure y Databricks. Diseño y desarrollo de pipelines de datos con Python. Procesos ETL/ELT, tanto batch como streaming. Bases de datos Experiencia en administración de bases de datos (DBA). Conocimiento de diferentes modelos: Relacionales. Columnares. Documentales. Grafos. Vectoriales. Desarrollo Dominio de Python y SQL. Experiencia con dbt para transformación y modelado. Elementary para Data Quality. Se valorará Scala, R y Java. Programación orientada a objetos y funcional. Arquitecturas API-first. MACHINE LEARNING & IA Desarrollo y puesta en producción de modelos de Machine Learning. Experiencia en IA aplicada. LangGraph para orquestación de agentes. Langfuse para observabilidad de aplicaciones de IA. Experiencia con pipelines y soluciones de datos orientadas a ML/IA. DEVOPS & AUTOMATIZACIÓN Metodologías y prácticas DevOps. Terraform para infraestructura como código. GitHub Actions para CI/CD. GitHub Copilot y desarrollo asistido por IA. Automatización de procesos y despliegues. METODOLOGÍA Experiencia trabajando en equipos Agile. Se valorará experiencia con Shape Up. Capacidad para trabajar de forma autónoma en equipos multidisciplinares, multiculturales e internacionales. Orientación a producto y mejora continua. Conocimiento de metodologías de aprendizaje validado y experimentación.