Senior / Lead Data Engineer
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Buscamos un/a Data Engineer con mentalidad de producto y visión de liderazgo : alguien que modele con dbt, optimice en Big Query y orqueste con Airflow para que nuestras soluciones de Inteligencia Artificial y Datos soporten millones de eventos en producción de forma eficiente, gobernada y segura.? Tu misión en el equipo Liderazgo técnico: definir la hoja de ruta, tomar decisiones de arquitectura y elevar el listón de calidad del equipo.Excelencia en datos: diseñar y optimizar pipelines de gran escala garantizando trazabilidad, gobernanza y máxima fiabilidad.Mentoring & guÃa: acompañar, potenciar y acelerar el aprendizaje de tus compañeros/as.Visión cross-funcional: ser el interlocutor técnico que traduce retos complejos de negocio en soluciones sólidas.?? Qué stack y competencias buscamos Imprescindible: nivel Máster / Experto en Data Engineering.dbt: modelado por capas (staging, intermediate, marts), Jinja macros, tests automáticos y gestión de dependencias (ref(), source()).Google Big Query (GCP): tuning de rendimiento, particionamiento, clustering y control fino de costes.Apache Airflow: diseño de DAGs avanzados, idempotencia, orquestación y reintentos.SQL avanzado: CTEs, Window Functions, optimización y modelado dimensional.Python & Dev Ops: scripting, operadores custom, Git y pipelines de CI/CD.? Qué te ofrecemos Modelo hÃbrido: 80% remoto / 20% presencial.Liderazgo en iniciativas clave del área de Inteligencia Artificial y Datos.Un entorno guiado por las mejores prácticas del Modern Data Stack.#Data Engineering #dbt #Big Query #Airflow #Modern Data Stack #GCP #SQL #Python #Data Ops #Empleo #Tech Jobs
Requirements
Visión cross-funcional: ser el interlocutor técnico que traduce retos complejos de negocio en soluciones sólidas. ?? Qué stack y competencias buscamos Imprescindible: nivel Máster / Experto en Data Engineering. dbt: modelado por capas (staging, intermediate, marts), Jinja macros, tests automáticos y gestión de dependencias (ref(), source()). Google Big Query (GCP): tuning de rendimiento, particionamiento, clustering y control fino de costes. Apache Airflow: diseño de DAGs avanzados, idempotencia, orquestación y reintentos. SQL avanzado: CTEs, Window Functions, optimización y modelado dimensional. Python & Dev Ops: scripting, operadores custom, Git y pipelines de CI/CD. ? Qué te ofrecemos Modelo hÃbrido: 80% remoto / 20% presencial. Liderazgo en iniciativas clave del área de Inteligencia Artificial y Datos. Un entorno guiado por las mejores prácticas del Modern Data Stack.
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