Data engineer

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos robustos mediante procesos ETL/ELT.


• Integrar datos procedentes de sistemas ERP, plataformas CRM, 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 de Data Warehouse y Data Lake.


• Trabajar con plataformas modernas de datos en cloud como Snowflake, Azure Data Platform, AWS o 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 de Data Governance para mejorar estándares, controles y buenas prácticas.

Analytics Enablement

• Proporcionar datasets curados y fiables para soluciones de reporting y Business Intelligence.


• Dar soporte a plataformas como Power BI, Tableau o 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 de GDPR y políticas internas de datos.


• Documentar soluciones técnicas, flujos de datos e integraciones.

AI & Advanced Analytics Support

• Proporcionar datasets escalables y fiables para iniciativas de Machine Learning e 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 de MLOps y DataOps.

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.

Requisitos

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.

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!