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# Data Engineer

- **Company:** IESE Business School
- **Location:** Madrid, Spain
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, BigQuery, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Architecture, Data Masking, Data Vault Modeling, Dimensional Modeling, Python (Programming Language), Automation of Marketing, Power BI, SQL Databases, Azure Data Factory, Snowflake, Technical Debt, Git, Data Layers, Pandas, Data Lakes, Pyspark, Machine Learning Operations
- **Published:** September 17, 2026
- **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/data-engineer-en-madrid-ID-372264327

## About the Role

Perfil técnico requerido Imprescindible
Experiencia demostrable con dbt Core o dbt Cloud en entornos productivos (2+ años).
Conocimiento sólido de Azure Data Factory: pipelines, triggers, linked services, Integration Runtimes.
Dominio de SQL avanzado y experiencia con Snowflake o plataformas cloud similares (BigQuery, Redshift).
Familiaridad con patrones de arquitectura de datos: Medallion (Bronze/Silver/Gold), Data Vault, dimensional modeling.
Experiencia con Git y flujos de trabajo CI/CD para proyectos de datos.
Valorable
Conocimiento de Python para tareas de ingeniería de datos (PySpark, Pandas, scripts de automatización).
Experiencia con plataformas de gobierno del dato o catálogos, en dbt Semantic Layers
Familiaridad con Power BI o herramientas de BI modernas como consumidores de las capas de datos.
Conocimiento de herramientas de IA/ML en el contexto del dato (MLflow, Feature Stores, etc.).
Experiencia en herramientas tipo Ask Your Data.
Perfil personal
Orientación al ownership: capaz de llevar un dominio técnico de principio a fin, con autonomía, integridad y sentido de responsabilidad.
Espíritu de servicio: entiende que su trabajo existe para que otros puedan tomar mejores decisiones.
El dato es un medio; las personas, el fin.
Excelencia y mejora continua: propone estándares, documenta, y no deja deuda técnica sin gestionar.
Comunicación clara con perfiles no técnicos: sabe traducir decisiones de ingeniería a lenguaje de negocio.
Trabajo en equipo en entornos pequeños y ágiles, con exposición directa a la dirección.
Adaptabilidad a un entorno en construcción: sin miedo a la hoja en blanco ni a tomar decisiones con información incompleta.

## Description

Misión del rol El rol de Data Engineer es eminentemente técnico y de ejecución.Buscamos a alguien que disfrute escribiendo código, construyendo pipelines robustos y resolviendo con velocidad las necesidades cambiantes del negocio.El Data Engineer será el propietario técnico de Azure Data Factory (ADF) y dbt - las herramientas que dan vida al Data Lake de Snowflake - y será la pieza que permite al equipo moverse rápido sin romper nada.Su trabajo se mide en entregas reales: ETLs que funcionan, modelos que reflejan el negocio, y datos que llegan limpios y a tiempo a quien los necesita.Misión del rol El rol de Data Engineer es eminentemente técnico y de ejecución.Buscamos a alguien que disfrute escribiendo código, construyendo pipelines robustos y resolviendo con velocidad las necesidades cambiantes del negocio.El Data Engineer será el propietario técnico de Azure Data Factory (ADF) y dbt - las herramientas que dan vida al Data Lake de Snowflake - y será la pieza que permite al equipo moverse rápido sin romper nada.Su trabajo se mide en entregas reales: ETLs que funcionan, modelos que reflejan el negocio, y datos que llegan limpios y a tiempo a quien los necesita.Responsabilidades principales Transformación y modelado de datos (dbt)Ser el referente técnico de dbt en el equipo: diseño de modelos, capas Staging / Intermediate / Mart, tests de calidad y documentación.Desarrollar y mantener los modelos Silver y Gold del Data Lake en coordinación con los responsables de dominio de datos.Establecer y hacer cumplir las convenciones de desarrollo (naming, lineage, testing, materialización).Integrar dbt con las herramientas de observabilidad y gobierno del dato existentes.Contribuir a la arquitectura y roadmap del Dataplatform.Ingestión y orquestación (Azure Data Factory)Ser el owner técnico de los pipelines de ADF: diseño, despliegue, monitorización y resolución de incidencias.Gestionar la ingestión desde los sistemas fuente actuales (ERP, CRM, herramientas de Marketing, etc.) hacia la capa Bronze/Silver de Snowflake.Optimizar el rendimiento y coste de los pipelines existentes y diseñar los nuevos a medida que el scope crece.Calidad, Gobierno y colaboraciónAplicar una mentalidad Data Governance first: naming, linaje, clasificación y trazabilidad forman parte del trabajo, no son un paso posterior.Trabajar codo con codo con analistas de BI, marketing automation y el AI Taskforce para garantizar que el dato llega a tiempo y en condiciones.Actuar como contraparte técnica del proveedor externo de plataforma, velando por la coherencia y calidad de las entregas.Contribuir a una cultura de calidad del dato: tests automatizados, documentación, linaje, e identificación de problemas para su tratamiento con los data stewards.Mantener el catálogo de datos actualizado y apoyar al equipo de Governance en la evolución de los activos.Mantener y evolucionar el framework de seguridad actualAplicar políticas de seguridad y enmascaramiento de datos para asegurar su privacidad y buen uso.Perfil técnico requerido ImprescindibleExperiencia demostrable con dbt Core o dbt Cloud en entornos productivos (2+ años).Conocimiento sólido de Azure Data Factory: pipelines, triggers, linked services, Integration Runtimes.Dominio de SQL avanzado y experiencia con Snowflake o plataformas cloud similares (BigQuery, Redshift).Familiaridad con patrones de arquitectura de datos: Medallion (Bronze/Silver/Gold), Data Vault, dimensional modeling.Experiencia con Git y flujos de trabajo CI/CD para proyectos de datos.ValorableConocimiento de Python para tareas de ingeniería de datos (PySpark, Pandas, scripts de automatización).Experiencia con plataformas de gobierno del dato o catálogos, en dbt Semantic LayersFamiliaridad con Power BI o herramientas de BI modernas como consumidores de las capas de datos.Conocimiento de herramientas de IA/ML en el contexto del dato (MLflow, Feature Stores, etc.).Experiencia en herramientas tipo Ask Your Data.Perfil personalOrientación al ownership: capaz de llevar un dominio técnico de principio a fin, con autonomía, integridad y sentido de responsabilidad.Espíritu de servicio: entiende que su trabajo existe para que otros puedan tomar mejores decisiones.El dato es un medio; las personas, el fin.Excelencia y mejora continua: propone estándares, documenta, y no deja deuda técnica sin gestionar.Comunicación clara con perfiles no técnicos: sabe traducir decisiones de ingeniería a lenguaje de negocio.Trabajo en equipo en entornos pequeños y ágiles, con exposición directa a la dirección.Adaptabilidad a un entorno en construcción: sin miedo a la hoja en blanco ni a tomar decisiones con información incompleta.#J-*****-Ljbffr


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