> Markdown version of [/jobs/ext/3670981-data-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3670981-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:** Datadope - **Location:** Málaga, Spain - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Software as a Service, Cloud Computing, Extract Transform Load (ETL), Data Structures, Relational Databases, DevOps, Distributed Systems, Identity and Access Management, PostgreSQL, Machine Learning, MongoDB, Neo4j, NoSQL, Performance Tuning, Markdown, Prometheus, Data Streaming, Management of Software Versions, Data Processing, Data Ingestion, Retrieval-Augmented Generation, Grafana, Apache Spark, Backend, Event Driven Architecture, Pgvector, Kubernetes, Information Technology, Data Lineage, Apache Flink, Real Time Data, Apache Kafka, Spark Streaming, Vertica, Docker, ChromaDB - **Published:** October 10, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/data-engineer-en-malaga-ID-374730863 ## About the Role Lo que necesitamos de ti Formación en Informática, Ingeniería o áreas afines +3 años en diseño/implementación de pipelines en la nube. Experiencia en procesamiento de datos en tiempo real (Flink o Spark Streaming). Experiencia en bases de datos relacionales, time-series y NoSQL (PostgreSQL, TimescaleDB, MongoDB, ClickHouse). Experiencia trabajando con contenedores y entornos cloud (Docker, Kubernetes, AWS o Azure). Conocimientos en herramientas de integración ETL/ELT. Conocimiento en monitoreo de modelos en producción. Capacidad para optimizar rendimiento y costos en arquitecturas distribuidas. Habilidad para documentar de forma estructurada y profesional (diagramas, descripciones técnicas, buenas prácticas) los flujos y soluciones implementadas. Habilidades para trabajar con equipos multidisciplinarios en entornos de alta exigencia. Si además tienes... ¡Suma puntos extra! Conocimientos en seguridad y gobierno del dato incluyendo políticas IAM, anonimización y control de acceso. Experiencia con monitorización y optimización de rendimiento en sistemas de datos. Experiencia en observabilidad y monitoreo de pipelines (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry). Experiencia con gestión de esquemas y versionado de datos en sistemas de streaming . Experiencia con bases de datos vectoriales o grafos. Familiaridad con modelos de datos para Machine Learning. Manejo fluido del idioma inglés, tanto oral como escrito, para comunicación con equipos y clientes internacionales. Si quieres trabajar en un equipo que impulsa soluciones avanzadas de observabilidad con datos y ML, ¡te estamos esperando! ## Description En Datadope buscamos un/a Senior Data Engineer apasionado/a por construir plataformas de datos escalables, observables y orientadas a eventos que soporten productos de analítica avanzada, observabilidad y sistemas de inteligencia artificial.Si disfrutas diseñando pipelines robustos, procesando datos en tiempo real provenientes de infraestructuras complejas (redes, sistemas, observabilidad), y colaborando con equipos de AI/ML, backend y plataforma para habilitar productos inteligentes, ¡te queremos en nuestro equipo!¿Qué harás en Datadope?Diseñar e implementarpipelines de datos batch y streamingutilizando tecnologías comoSpark, Flink, Benthos y Redpanda/Kafka.Construir arquitecturas de ingestión de datos basadas enevent-driven architecture, integrando múltiples fuentes de datos de sistemas, redes, métricas y logs.Diseñar y mantenerconectores y procesos ETL/ELTpara integrar datos provenientes de APIs, brokers de eventos, sistemas de observabilidad y plataformas externas.Implementar y optimizar arquitecturas de almacenamiento adaptadas a diferentes tipos de datos:relacionales, series temporales, vectoriales y grafos(PostgreSQL, TimescaleDB, ClickHouse, Chroma/pgvector, Neo4j).Diseñarmodelos de datos analíticos y agregacionespara soportar dashboards, KPIs operativos, sistemas de detección y productos basados en IA.Garantizarcalidad, integridad y trazabilidad de los datos, implementando validaciones, control de esquemas y estrategias de data lineage.Construir pipelines que alimentenmodelos de Machine Learning y agentes de IA, incluyendo datasets de entrenamiento, inferencia y monitoreo.Colaborar con equipos deAI/ML Engineers, Backend Engineers y DevOpspara integrar pipelines de datos dentro de productos SaaS.Implementarobservabilidad de pipelines(métricas, logs, tracing) para asegurar confiabilidad y detectar problemas en sistemas distribuidos.Documentar arquitecturas, pipelines y flujos de datos con claridad (diagramas, Markdown, documentación técnica).Construir y optimizar arquitecturas de datos en la nube (AWS / Azure) con enfoque en observabilidad y eficiencia.(Plus avanzado) Diseñar estructuras de datos que permitanRAG, agentes autónomos o analítica avanzada sobre grandes volúmenes de eventos operativos.Lo que necesitamos de tiFormación en Informática, Ingeniería o áreas afines+3 años en diseño/implementación de pipelines en la nube.Experiencia en procesamiento de datos en tiempo real (Flink o Spark Streaming).Experiencia enbases de datos relacionales, time-series y NoSQL(PostgreSQL, TimescaleDB, MongoDB, ClickHouse).Experiencia trabajando concontenedores y entornos cloud(Docker, Kubernetes, AWS o Azure).Conocimientos en herramientas de integración ETL/ELT.Conocimiento en monitoreo de modelos en producción.Capacidad paraoptimizar rendimiento y costosen arquitecturas distribuidas.Habilidad para documentar de forma estructurada y profesional (diagramas, descripciones técnicas, buenas prácticas) los flujos y soluciones implementadas.Habilidades para trabajar con equipos multidisciplinarios en entornos de alta exigencia.Si además tienes... ¡Suma puntos extra!Conocimientos en seguridad y gobierno del dato incluyendo políticas IAM, anonimización y control de acceso.Experiencia con monitorización y optimización de rendimiento en sistemas de datos.Experiencia en observabilidad y monitoreo de pipelines (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry).Experiencia congestión de esquemas y versionado de datos en sistemas de streaming.Experiencia con bases de datos vectoriales o grafos.Familiaridad con modelos de datos para Machine Learning.Manejo fluido del idioma inglés, tanto oral como escrito, para comunicación con equipos y clientes internacionales.Si quieres trabajar en un equipo que impulsa soluciones avanzadas de observabilidad con datos y ML, ¡te estamos esperando!Un ambiente de trabajo colaborativo, inclusivo y orientado a la innovación.Proyectos emocionantes que desafiarán tus habilidades y te permitirán crecer profesionalmente.Oportunidades de liderazgo y crecimiento personal.Salario acorde a tu experiencia y a las responsabilidades del puesto (entre 35K y 45K brutos anuales)Jornadas flexibles con un modelo remoto con posibilidad de híbrido (si resides en Madrid)Jornada reducida los viernes y en verano#J-*****-Ljbffr