> Markdown version of [/jobs/ext/2700077-data-intelligence-engineer-seidor](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2700077-data-intelligence-engineer-seidor). 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 & Intelligence Engineer - SEIDOR - **Company:** Platinum Recruitment Consultancy - **Location:** Madrid, Spain (Remote available) - **Contract:** Apprenticeship - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Software as a Service, Cloud Computing, Databases, Data Architecture, Extract Transform Load (ETL), Data Transformation, Data Warehousing, Python (Programming Language), Microsoft Data Access Components, Microsoft Software, SQL Azure, Power BI, DataOps, Azure Machine Learning, Azure Data Lake, Salesforce.Com, SAP (Applications), SQL Databases, Enterprise Data Management, Azure Data Factory, Generative AI, Git, Microsoft Fabric, Data Lakes, Pyspark, Machine Learning Operations, Software Version Control, Databricks - **Published:** September 4, 2026 - **Apply:** https://eurojobs.com/jobs/26112314/apply ## About the Role Como parte del equipo, participarás en proyectos de datos e inteligencia artificial en entornos cloud, colaborando con perfiles de arquitectura, ingeniería, BI, IA, gobierno y negocio, * Experiencia de alrededor de 2 a 5 años en proyectos de datos, integración, ingeniería de datos, analítica o soluciones cloud. * Experiencia práctica con servicios de datos en Microsoft Azure, especialmente en procesos de ingesta, transformación, almacenamiento y explotación analítica. * Conocimiento de herramientas como Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure SQL, o Microsoft Fabric, aunque no es necesario haber trabajado con todas ellas. * Experiencia o interés claro en Microsoft Fabric, incluyendo componentes como OneLake, Lakehouse, Warehouse, Data Factory, Dataflows Gen2, notebooks, modelos semánticos y Power BI. * Conocimientos de SQL para transformación, modelado y explotación de datos. * Conocimientos de Python o PySpark, especialmente para procesos de ingeniería de datos, notebooks, automatización o transformación avanzada. * Comprensión de conceptos de arquitectura de datos como Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse, ETL/ELT, arquitectura medallion, modelos semánticos, gobierno del dato y calidad de datos. * Interés por la evolución del dato hacia la inteligencia artificial, incluyendo casos de uso de IA generativa, RAG, grounding, agentes inteligentes, evaluación de respuestas y observabilidad de soluciones de IA. * Capacidad para entender requerimientos funcionales y traducirlos en soluciones técnicas de datos, manteniendo una comunicación fluida con perfiles de negocio, BI, arquitectura y desarrollo. * Orientación a la calidad, seguridad y fiabilidad del dato, entendiendo que una buena solución analítica o de IA depende de una base de datos bien diseñada, gobernada y mantenible. * Familiaridad con herramientas de control de versiones y trabajo colaborativo, como Git, Azure DevOps o metodologías ágiles. * Ganas de aprender, evolucionar y especializarte dentro del stack Microsoft Data & Intelligence, participando en proyectos donde se combinan plataforma de datos, analítica, gobierno e inteligencia artificial., * Experiencia previa con Microsoft Fabric en proyectos reales o pilotos de adopción. * Experiencia previa con Power BI, creación de modelos semánticos, DAX, informes o soluciones analíticas para usuarios de negocio. * Experiencia previa en el ecosistema de Databricks. * Conocimiento de Microsoft Purview, gobierno del dato, catálogo, linaje, clasificación, políticas de acceso o sensibilidad de la información. * Conocimiento de Microsoft Foundry, Azure AI Services, Azure OpenAI, agentes, evaluaciones, trazabilidad, prompt engineering o patrones de integración de IA generativa con datos corporativos. * Experiencia en integración con sistemas empresariales como SAP, Salesforce, CRMs, ERPs, plataformas legacy o soluciones SaaS corporativas. * Conocimiento de buenas prácticas de DataOps y MLOps aplicadas a plataformas de datos e inteligencia artificial. * Certificaciones Microsoft relacionadas con Azure Data, Azure AI, Fabric, Power BI o arquitectura cloud. ## Description Como Data & Intelligence Engineer, dentro del stack tecnológico de Microsoft Azure, formarás parte del equipo de Data & Intelligence, participando en el diseño, construcción y evolución de soluciones modernas de datos, analítica e inteligencia artificial sobre el ecosistema Microsoft. Trabajarás con servicios del stack de Azure Data & AI, incluyendo capacidades de integración, almacenamiento, transformación, gobierno, analítica, BI e IA generativa. Dentro de este ecosistema, utilizarás tecnologías como Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure SQL, Microsoft Fabric, OneLake, Power BI, Azure AI Services y Microsoft Foundry, entre otras. Tu misión será ayudar a construir plataformas y soluciones que permitan integrar datos corporativos, prepararlos para su explotación analítica, gobernarlos adecuadamente y activarlos en casos de uso de reporting, analítica avanzada, IA generativa y agentes inteligentes., * Desarrollarás y mantendrás procesos de ingesta, integración y transformación de datos utilizando servicios del ecosistema Microsoft, como Azure Data Factory, Microsoft Fabric Data Factory, Dataflows Gen2, pipelines, notebooks y servicios de procesamiento analítico. * Conectarás distintas fuentes de información -bases de datos, ficheros, APIs, aplicaciones corporativas, sistemas cloud y entornos on-premise- para integrarlas en arquitecturas modernas basadas en Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse o patrones híbridos, según las necesidades de cada cliente. * Trabajarás con datos en diferentes capas de procesamiento, aplicando buenas prácticas de arquitectura como zonas raw, bronze, silver, gold o modelos equivalentes, orientadas a asegurar trazabilidad, calidad, mantenibilidad y reutilización. * Implementarás transformaciones y modelos de datos mediante SQL, Python, PySpark o notebooks, dependiendo del contexto tecnológico y funcional de cada solución. * Participarás en la construcción de activos analíticos reutilizables, como tablas curadas, modelos dimensionales, modelos semánticos, datasets, indicadores, informes Power BI y otros elementos preparados para reporting, autoservicio analítico o consumo por soluciones de IA. * Colaborarás en iniciativas de modernización analítica con Microsoft Fabric y Power BI, ayudando a evolucionar entornos tradicionales de BI hacia plataformas más integradas, escalables y preparadas para nuevos casos de uso de inteligencia artificial. * Apoyarás en la integración de capacidades de IA generativa y agentes inteligentes dentro de soluciones de datos, utilizando servicios del ecosistema Microsoft como Azure AI Services, Azure OpenAI cuando aplique, Microsoft Foundry, agentes, herramientas, grounding, evaluación y observabilidad. * Contribuirás a que los datos estén preparados para ser utilizados no solo por personas, sino también por experiencias conversacionales, asistentes inteligentes, automatizaciones y agentes empresariales. * Aplicarás buenas prácticas de seguridad, gobierno, calidad y trazabilidad del dato, colaborando en el uso de capacidades como Microsoft Purview, OneLake Catalog, políticas de acceso, linaje, clasificación y controles nativos de Azure y Fabric. * Monitorizarás procesos de datos, analizarás incidencias, identificarás causas raíz y propondrás mejoras para aumentar la fiabilidad, rendimiento y mantenibilidad de las soluciones. * Documentarás desarrollos, reglas de transformación, dependencias, decisiones técnicas y estándares aplicados, favoreciendo la evolución ordenada de las plataformas y la reutilización de componentes. ## Related Videos - [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) - [PySpark - Combining Machine Learning & Big Data](https://www.wearedevelopers.com/videos/44-pyspark-combining-machine-learning-big-data) - [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) - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [Empowering Retail Through Applied Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/976-empowering-retail-through-applied-machine-learning) - [Developer Experience, Platform Engineering and AI powered Apps](https://www.wearedevelopers.com/videos/990-developer-experience-platform-engineering-and-ai-powered-apps) ## Related Articles - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [Top-Paying Tech Jobs (with Salaries)](https://www.wearedevelopers.com/magazine/372-top-paying-tech-jobs-with-salaries) - [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market) - [Coffee with Developers - Maria Apazoglou - Making AI understandable for all in production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/475-coffee-with-developers-maria-apazoglou-making-ai-understandable-for-all-in-production) - [What Are The Top Skills Required For Azure Developers?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/77-what-are-the-top-skills-required-for-azure-developers) - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer)