Arquitecto De Datos

En Fintonic estamos en pleno renacer.Tenemos más de 12 años de historia como referente del mundo fintech en España, y hoy comenzamos un nuevo capítulo: más ambicioso, más dinámico, más emocionante.¿El objetivo?Convertirnos en el estándar definitivo del score crediticio y en el principal marketplace de financiación al consumo, gracias a una tecnología superior y un dominio absoluto del uso de los datos.Nos respaldan inversores institucionales de primer nivel como ING Ventures y SquareOne Capital.Estamos formando un nuevo equipo que no solo se suma al viaje, sino que lo lidera.Tu misiónContribuir al desarrollo y mantenimiento de la arquitectura Data Lakehouse de la compañía, asegurando que los datos sean accesibles, fiables y mantengan una trazabilidad clara.Tu objetivo será construir y optimizar pipelines de datos que consoliden una Fuente Única de Verdad (SSOT), apoyando activamente en la implementación de marcos de Gobernanza, calidad y cumplimiento normativo (GDPR).Trabajarás de la mano con los equipos de Analytics y Producto para facilitar el uso eficiente y seguro de la información.1. Arquitectura y Plataforma de DatosDiseño y evolución: Contribuir a la arquitectura Data Lakehouse y participar en la definición de estándares de almacenamiento y consumo.Modelado: Colaborar en el diseño de modelos de datos multidimensionales para habilitar el reporting y la analítica avanzada.Stack Tecnológico: Ayudar a evaluar herramientas Cloud de cómputo y orquestación dentro del ecosistema de datos.2. Integración y Procesamiento (ETL/ELT)Pipelines: Construir flujos de datos robustos y escalables integrando diversas fuentes (SQL, NoSQL y APIs).Optimización: Mejorar los procesos de ingestión y transformación bajo arquitecturas modernas (ej. Medallion Architecture).3. Gobernanza, Calidad y SeguridadData Governance: Implementar de forma práctica procesos de calidad, linaje y mantenimiento de catálogos de datos.Cumplimiento: Aplicar políticas de seguridad (RBAC) y asegurar el cumplimiento normativo (GDPR) mediante anonimización y control de accesos.Documentación: Asegurar la trazabilidad y la sostenibilidad técnica de la plataforma a largo plazo.4. Colaboración EstratégicaSocio de Negocio: Traducir las necesidades de los equipos de BI, Data Science y Producto en soluciones técnicas eficientes.Accesibilidad: Facilitar el uso autónomo y el acceso democrático al dato en toda la organización.Tienes un grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o similar.Al menos 5 años de experiencia en ingeniería de datos, desarrollo de pipelines y/o arquitecturas de datos.Conocimientos Técnicos1. Ingeniería y Modelado de DatosEcosistemas Modernos: Experiencia trabajando con arquitecturas Data Lakehouse (Databricks, Snowflake o entornos Cloud nativos).Modelado de Datos: Conocimiento de modelado dimensional y organización de capas (ej. Medallion Architecture).SQL: Nivel avanzado para la transformación de datos y optimización de consultas.Procesamiento: Experiencia en el uso de Apache Spark (PySpark) para el tratamiento de volúmenes de datos.2. Orquestación y Automatización (DataOps)Herramientas de Workflow: Uso de orquestadores como Apache Airflow o similares para la gestión de pipelines.Transformación y Calidad: Familiaridad con dbt (Data Build Tool) para la creación de modelos y pruebas automatizadas.CI/CD: Conocimientos básicos en integración y despliegue continuo (GitHub Actions, GitLab CI o Jenkins) aplicados a proyectos de datos.3. Infraestructura y SeguridadCloud y Contenedores: Conocimientos de infraestructura Cloud y uso de Docker para despliegue de servicios.Infraestructura como Código (IaC): Nociones de Terraform o Ansible para el despliegue de recursos.Gobernanza y Privacidad: Aplicación de políticas de acceso (RBAC), técnicas de anonimización y cumplimiento de GDPR.Habilidades y CompetenciasCultura de Automatización:Enfoque en eliminar procesos manuales mediante pruebas de calidad, despliegues y monitoreo automatizados.Gestión del Ciclo de Vida:Capacidad para versionar esquemas de datos y ejecutar migraciones de forma controlada y reversible.Visión Analítica:Rigor técnico y orientación al detalle en el diseño de soluciones estructurales.Comunicación Técnica:Habilidad para documentar procesos complejos y comunicar soluciones de forma clara a perfiles técnicos y de negocio.Liderazgo y Autonomía:Proactividad para liderar iniciativas técnicas y capacidad para el trabajo colaborativo multidisciplinar.Resolución de Problemas:Orientación a resultados eficientes, priorizando la escalabilidad y la seguridad del dato.Lo que te ofrecemosDos días de teletrabajo.Programas de desarrollo profesionalFormación técnica y en habilidades blandasAyuda al deporte24 días de vacaciones + 24 o 31 de diciembreSeguro de vida una vez superado el periodo de pruebaY en tu cumple, tendrás la tarde libreConoce nuestros principios y valoresGanamos la confianza siendo transparentesLos datos son nuestro superpoderHacemos pocas cosas, pero las hacemos excepcionalmente bienSiempre cumplimos nuestras promesasResolvemos las cosas con ingenioEn Fintonic, creemos en el poder de la diversidadPuedes encontrar información sobre cómo procesamos sus datos personales en el siguiente enlace.#J-*****-Ljbffr

Tienes un grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o similar. Al menos 5 años de experiencia en ingeniería de datos, desarrollo de pipelines y/o arquitecturas de datos. Conocimientos Técnicos

1. Ingeniería y Modelado de Datos Ecosistemas Modernos: Experiencia trabajando con arquitecturas Data Lakehouse (Databricks, Snowflake o entornos Cloud nativos). Modelado de Datos: Conocimiento de modelado dimensional y organización de capas (ej. Medallion Architecture). SQL: Nivel avanzado para la transformación de datos y optimización de consultas. Procesamiento: Experiencia en el uso de Apache Spark (PySpark) para el tratamiento de volúmenes de datos.

2. Orquestación y Automatización (DataOps) Herramientas de Workflow: Uso de orquestadores como Apache Airflow o similares para la gestión de pipelines. Transformación y Calidad: Familiaridad con dbt (Data Build Tool) para la creación de modelos y pruebas automatizadas. CI/CD: Conocimientos básicos en integración y despliegue continuo (GitHub Actions, GitLab CI o Jenkins) aplicados a proyectos de datos.

3. Infraestructura y Seguridad Cloud y Contenedores: Conocimientos de infraestructura Cloud y uso de Docker para despliegue de servicios. Infraestructura como Código (IaC): Nociones de Terraform o Ansible para el despliegue de recursos. Gobernanza y Privacidad: Aplicación de políticas de acceso (RBAC), técnicas de anonimización y cumplimiento de GDPR. Habilidades y Competencias Cultura de Automatización: Enfoque en eliminar procesos manuales mediante pruebas de calidad, despliegues y monitoreo automatizados. Gestión del Ciclo de Vida: Capacidad para versionar esquemas de datos y ejecutar migraciones de forma controlada y reversible. Visión Analítica: Rigor técnico y orientación al detalle en el diseño de soluciones estructurales. Comunicación Técnica: Habilidad para documentar procesos complejos y comunicar soluciones de forma clara a perfiles técnicos y de negocio. Liderazgo y Autonomía: Proactividad para liderar iniciativas técnicas y capacidad para el trabajo colaborativo multidisciplinar. Resolución de Problemas: Orientación a resultados eficientes, priorizando la escalabilidad y la seguridad del dato. Lo que te ofrecemos Dos días de teletrabajo. Programas de desarrollo profesional Formación técnica y en habilidades blandas Ayuda al deporte 24 días de vacaciones + 24 o 31 de diciembre Seguro de vida una vez superado el periodo de prueba