Data Engineer Junior
Tecdata
Madrid, Spain
3 days ago
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Role details
Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience required
0 years minimum
Working hours
Regular working hours
Languages
English, Spanish
Job source
Tech stack
Application Programming Interfaces (APIs)
Airflow
Amazon Web Services
Automation of Tests
Microsoft Azure
BigQuery
Databases
Continuous Integration
Core Foundation
Extract Transform Load (ETL)
Relational Databases
Cursor
+18 more
Linux
Python (Programming Language)
NoSQL
Power BI
Microsoft Copilot
SQL Databases
Parquet
Google Cloud
Claude Code
Snowflake
Apache Spark
Git
Pandas
Microsoft Fabric
Data Lakes
Pyspark
Docker
Databricks
Job description
Buscamos un/a Data Engineer Junior con 0-2 años de experiencia para participar en proyectos de ingenierÃa de datos, analÃtica y gobierno del dato, trabajando junto a perfiles senior y con supervisión técnica.
Funciones principales:
- Desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT con Python y SQL.
- Conectar bases de datos, ficheros y APIs.
- Realizar transformaciones y modelos de datos.
- Implementar controles y pruebas de calidad del dato.
- Colaborar en migraciones, despliegues y seguimiento de pipelines.
- Utilizar Git, pruebas automatizadas y procesos CI/CD.
- Preparar datos para equipos de BI, Data Science e IA.
Requisitos imprescindibles:
- Experiencia de 0 a 2 años (se aceptan prácticas y proyectos personales).
- Conocimientos de Python, SQL, pandas y ETL/ELT.
- Bases de datos relacionales y modelado de datos.
- Git, pruebas y depuración.
- Fundamentos de Azure, AWS o GCP.
- Linux/terminal y nociones de Docker.
- Español fluido e inglés técnico.
Valorable:
- dbt, Airflow, Spark/PySpark, BigQuery, Databricks, Snowflake o Microsoft Fabric.
- Power BI y conocimientos de DAX.
- Parquet, Delta Lake, Iceberg y bases de datos NoSQL.
- Certificaciones cloud o de Databricks.
- Uso de herramientas de IA para programación (Copilot, Claude Code, Cursor).
Requirements
- Experiencia de 0 a 2 años (se aceptan prácticas y proyectos personales).
- Conocimientos de Python, SQL, pandas y ETL/ELT.
- Bases de datos relacionales y modelado de datos.
- Git, pruebas y depuración.
- Fundamentos de Azure, AWS o GCP.
- Linux/terminal y nociones de Docker.
- Español fluido e inglés técnico., * dbt, Airflow, Spark/PySpark, BigQuery, Databricks, Snowflake o Microsoft Fabric.
- Power BI y conocimientos de DAX.
- Parquet, Delta Lake, Iceberg y bases de datos NoSQL.
- Certificaciones cloud o de Databricks.
- Uso de herramientas de IA para programación (Copilot, Claude Code, Cursor).
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