> Markdown version of [/jobs/ext/3398214-data-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3398214-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:** Q Tech - **Location:** Madrid, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, BigQuery, Cloud Engineering, Information Systems, Databases, Continuous Integration, Data Architecture, Extract Transform Load (ETL), Data Migration, Data Warehousing, DevOps, Python (Programming Language), SQL Databases, Google Cloud, Snowflake, Information Technology, Terraform, Amazon Redshift, Databricks - **Published:** September 15, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=e8d55c267b1e0bd4 ## About the Role * Grado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Sistemas de Información o disciplina relacionada, o experiencia profesional equivalente. * Sólida experiencia profesional como Data Engineer, con experiencia práctica construyendo pipelines de datos con Python y SQL. * Experiencia práctica con plataformas de datos en la nube; se valora especialmente Snowflake, aunque también se considerará experiencia con otros data warehouses en la nube (p. ej. BigQuery, Redshift, Databricks). * Experiencia con herramientas de orquestación y transformación de pipelines de datos (p. ej. Airflow, dbt o similares). * Experiencia trabajando con al menos un proveedor cloud principal (AWS, Azure o GCP) y con patrones de arquitectura de datos cloud-native. * Buen conocimiento de modelado de datos, calidad de datos, linaje de datos y prácticas de gobierno del dato, idealmente en el sector financiero u otro entorno regulado. * Se valorará muy positivamente el conocimiento de prácticas DevOps, pipelines de CI/CD e infraestructura como código (p. ej. Terraform). * Buenas capacidades analíticas y de resolución de problemas, con habilidad para abordar de forma estructurada problemas complejos de datos y de plataforma. * Perfil colaborativo, cómodo trabajando junto a arquitectos, ingenieros, analistas de negocio y stakeholders dentro de un hub tecnológico en rápido crecimiento. * Buen nivel de inglés, hablado y escrito. ## Description * Diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables (ETL/ELT) para ingerir, transformar y entregar datos desde los sistemas origen hacia la plataforma de datos en la nube. * Contribuir al diseño y construcción de la plataforma de datos en la nube de DWS (Snowflake) como parte de la migración del Tech Hub de Madrid desde sistemas legados on-premise. * Trabajar estrechamente con arquitectos de datos, analistas de negocio y equipos de reporting para garantizar que los datos nuevos y existentes se modelan, validan y ponen a disposición correctamente para su consumo posterior. * Desarrollar y mantener controles de calidad de datos, monitorización y observabilidad en los pipelines para garantizar la precisión, integridad y puntualidad de los datos. * Colaborar con los ingenieros de DevOps para construir y mantener pipelines de CI/CD, infraestructura como código y procesos de despliegue automatizado para los componentes de la plataforma de datos. * Apoyar la migración de datos y cargas de trabajo desde bases de datos legadas y sistemas on-premise hacia la nube, aplicando buenas prácticas de linaje de datos, catalogación y gobierno del dato. * Analizar y resolver incidencias de producción relacionadas con datos, garantizando la estabilidad, el rendimiento y la fiabilidad de los pipelines de datos y los servicios de la plataforma. * Aplicar técnicas de optimización y ajuste de rendimiento en los pipelines de datos y en las cargas de trabajo del data warehouse en la nube. * Contribuir con buenas prácticas de ingeniería y estándares técnicos como parte de un equipo de Data Platforms en crecimiento y multidisciplinar dentro del nuevo Hub Tecnológico de Madrid. ## Related Videos - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [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) - [Fully Orchestrating Databricks from Airflow](https://www.wearedevelopers.com/videos/336-fully-orchestrating-databricks-from-airflow) - [Shifting Stress to Progress— Understanding DevOps to do DevOps Better](https://www.wearedevelopers.com/videos/268-shifting-stress-to-progress-understanding-devops-to-do-devops-better) - [Enjoying SQL data pipelines with dbt](https://www.wearedevelopers.com/videos/823-enjoying-sql-data-pipelines-with-dbt) - [Making Data Warehouses fast. 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