> Markdown version of [/jobs/ext/2936690-data-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2936690-data-engineer). 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 Engineer - **Company:** FDS, A DXC Technology Company - **Location:** Madrid, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Data Analysis, Cloud Computing, Cloud Database, Information Systems, Databases, Continuous Integration, Data Infrastructure, Data Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Visualization, Data Warehousing, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Power BI, DataOps, SQL Databases, Data Streaming, Tableau (Software), Google Cloud, Feature Engineering, Azure Data Factory, Snowflake, Apache Spark, Git, Data Lakes, Kubernetes, Information Technology, AWS Data Analytics, Apache Kafka, Machine Learning Operations, Azure Synapse Analytics, Docker, Databricks - **Published:** September 16, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/data-engineer-en-madrid-ID-370585445 ## About the Role Formación Titulación universitaria en Informática, Ingeniería de Datos, Sistemas de Información, Matemáticas, Estadística, Ingeniería o campo relacionado. Se valorará positivamente contar con máster o formación de postgrado especializada. Experiencia Más de 3 años de experiencia en roles de Data Engineering , Analytics Engineering o similares. Experiencia en construcción y mantenimiento de pipelines de datos a escala empresarial. Experiencia trabajando con plataformas de datos en cloud. Experiencia dando soporte a entornos de reporting, analítica y Business Intelligence. Conocimientos técnicos Data Engineering SQL avanzado. Python. Desarrollo de procesos ETL/ELT . Modelado de datos. Conceptos de Data Warehousing . Integración mediante APIs. Diseño y mantenimiento de soluciones de datos escalables. Cloud & Platform Technologies Experiencia con una o varias de las siguientes tecnologías: Snowflake. Azure Data Factory. Azure Synapse Analytics. Databricks. AWS Data Services. Google Cloud Data Services. Reporting & Analytics Power BI. Modelado semántico. Conceptos de visualización de datos. Optimización de estructuras analíticas para reporting y BI. DevOps / Engineering Practices GIT. CI/CD. Metodologías Agile. Prácticas DataOps. ? Valoraremos positivamente Experiencia con Spark . Conocimiento de Kafka . Uso de Docker y Kubernetes . Experiencia con MLflow . Conocimiento de Microsoft Purview . Experiencia con Informatica . Experiencia en preparación de datos para proyectos de AI/ML . Participación en iniciativas de MLOps o DataOps. Experiencia en entornos internacionales o multidisciplinares. Inglés nivel fluido. ## Description Actualmente buscamos incorporar un/aData Engineerpara participar en un proyecto global delsector de la industria alimentaria , contribuyendo al diseño, desarrollo y mantenimiento de plataformas de datos escalables, pipelines robustos y datasets analíticos fiables.La persona seleccionada tendrá un papel clave en la evolución de un entorno data-driven, garantizando que los datos estén disponibles de forma segura, gobernada y accesible para usuarios de negocio, analistas, equipos de BI, Data Science, AI Engineers y soluciones de reporting corporativas.ResponsabilidadesData Integration & Pipeline Development Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos robustos mediante procesosETL/ELT .Integrar datos procedentes de sistemasERP , plataformasCRM , sistemas de fabricación, aplicaciones externas y fuentes de terceros.Automatizar procesos de ingesta de datos para reducir tareas manuales y mejorar la fiabilidad.Monitorizar y optimizar el rendimiento de los pipelines.Garantizar la disponibilidad, integridad y consistencia de los datos en los distintos entornos.Data Platform Engineering Desarrollar y mantener entornos corporativos deData WarehouseyData Lake .Trabajar con plataformas modernas de datos en cloud comoSnowflake ,Azure Data Platform ,AWSo tecnologías equivalentes.Diseñar arquitecturas de datos escalables alineadas con estándares corporativos.Mantener estructuras de almacenamiento de datos que permitan analítica self-service y workloads de IA.Data Quality Management Implementar controles de calidad del dato y mecanismos de monitorización.Desarrollar procesos de validación, reconciliación y detección de anomalías.Investigar y resolver incidencias relacionadas con la calidad del dato.Colaborar con equipos deData Governancepara mejorar estándares, controles y buenas prácticas.Analytics Enablement Proporcionar datasets curados y fiables para soluciones de reporting y Business Intelligence.Dar soporte a plataformas comoPower BI ,Tableauo herramientas equivalentes.Optimizar estructuras de bases de datos y modelos semánticos para mejorar el rendimiento analítico.Colaborar con usuarios de negocio para entender sus necesidades y traducirlas en soluciones técnicas.Data Governance & Compliance Apoyar la implantación de prácticas de gobierno del dato.Mantener información de metadatos, linaje y catálogo de datos.Asegurar el cumplimiento deGDPRy políticas internas de datos.Documentar soluciones técnicas, flujos de datos e integraciones.AI & Advanced Analytics Support Proporcionar datasets escalables y fiables para iniciativas deMachine Learninge Inteligencia Artificial.Dar soporte en actividades de preparación de datos y feature engineering.Colaborar con equipos de AI y Data Science en la adquisición de datos y operacionalización de modelos.Participar en iniciativas deMLOpsyDataOps .Continuous Improvement Identificar oportunidades de automatización de procesos manuales.Contribuir a la definición de estándares técnicos y buenas prácticas de ingeniería.Participar en revisiones de arquitectura y evaluación de nuevas tecnologías.Promover una cultura de mejora continua e innovación.? RequisitosFormación Titulación universitaria enInformática, Ingeniería de Datos, Sistemas de Información, Matemáticas, Estadística, Ingenieríao campo relacionado.Se valorará positivamente contar con máster o formación de postgrado especializada.Experiencia Más de3 años de experienciaen roles deData Engineering ,Analytics Engineeringo similares.Experiencia en construcción y mantenimiento de pipelines de datos a escala empresarial.Experiencia trabajando con plataformas de datos en cloud.Experiencia dando soporte a entornos de reporting, analítica y Business Intelligence.Conocimientos técnicosData Engineering SQL avanzado.Python.Desarrollo de procesosETL/ELT .Modelado de datos.Conceptos deData Warehousing .Integración mediante APIs.Diseño y mantenimiento de soluciones de datos escalables.Cloud & Platform Technologies Experiencia con una o varias de las siguientes tecnologías: Snowflake.Azure Data Factory.Azure Synapse Analytics.Databricks.AWS Data Services.Google Cloud Data Services.Reporting & Analytics Power BI.Modelado semántico.Conceptos de visualización de datos.Optimización de estructuras analíticas para reporting y BI.DevOps / Engineering Practices GIT.CI/CD.Metodologías Agile.Prácticas DataOps.? Valoraremos positivamenteExperiencia conSpark .Conocimiento deKafka .Uso deDockeryKubernetes .Experiencia conMLflow .Conocimiento deMicrosoft Purview .Experiencia conInformatica .Experiencia en preparación de datos para proyectos deAI/ML .Participación en iniciativas de MLOps o DataOps.Experiencia en entornos internacionales o multidisciplinares.Inglés nivel fluido.¿Qué ofrecemos?Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.Entorno de trabajo flexible y colaborativo.Formación continua.Formar parte de una compañía global líder en tecnología.En DXC Technology apostamos por el talento, la diversidad y la innovación.Buscamos personas con ganas de crecer, aportar valor y formar parte de proyectos tecnológicos de alto impacto.¿Te interesa formar parte del cambio?¡Esperamos tu candidatura! ## 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) - [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) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [From DevOps to Scaled DevOps: How We’re Rebuilding Continuous Delivery as a Platform](https://www.wearedevelopers.com/videos/100018-from-devops-to-scaled-devops-how-we-re-rebuilding-continuous-delivery-as-a-platform) - [Database DevOps with Containers](https://www.wearedevelopers.com/videos/145-database-devops-with-containers) - [DevOps Maturity Check – a way to balance autonomy and alignment](https://www.wearedevelopers.com/videos/58-devops-maturity-check-a-way-to-balance-autonomy-and-alignment) ## Related Articles - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market) - [Top-Paying Tech Jobs (with Salaries)](https://www.wearedevelopers.com/magazine/372-top-paying-tech-jobs-with-salaries) - [Data Analyst Salary in the UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/278-data-analyst-salary-in-the-uk) - [Fully Remote Software Engineer Jobs](https://www.wearedevelopers.com/magazine/447-fully-remote-software-engineer-jobs) - [Top Big Data Technologies That You Need to Know](https://www.wearedevelopers.com/magazine/108-top-big-data-technologies-that-you-need-to-know)