Data Engineer
Summary
Design and build scalable data pipelines and cloud architectures to ingest, transform, and serve reliable data for analytics and reporting.
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Como empresa internacional de ingeniería y alta tecnología, en MCA potenciamos el talento y colaboramos con grandes compañías industriales en proyectos de vanguardia.
Con más de 30 años de experiencia y un equipo de 1.450 personas, nos hemos consolidado como un actor clave en los sectores de ingeniería y alta tecnología.
Nuestro crecimiento continuo nos ha permitido consolidar y ampliar nuestra presencia en Europa, con operaciones en Francia, Bélgica, Alemania, Países Bajos, Suecia, Italia y España.
En MCA encontrarás proyectos tecnológicos reales, acompañamiento técnico y oportunidades de desarrollo profesional desde el primer día.
Data Engineer Ubicación: Madrid/Barcelona
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Modalidad: Híbrida-Presencial
Nivel: Senior
Salario: Según Experiencia
Serás responsable del diseño, desarrollo y mantenimiento de arquitecturas y pipelines de datos que permitan la correcta ingesta, transformación y disponibilidad de la información. Trabajarás junto a equipos de Data, BI y negocio para asegurar que los datos sean fiables, escalables y estén disponibles para su análisis. Participarás en la optimización de procesos ETL/ELT, modelado de datos y mejora del rendimiento de las plataformas, garantizando calidad y eficiencia en todo el ciclo de vida del dato.
Funciones principales- Diseño y desarrollo de pipelines de datos (ETL/ELT).
- Integración de múltiples fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
- Modelado y transformación de datos para analítica y reporting.
- Optimización de rendimiento y calidad de datos.
- Implementación y mantenimiento de arquitecturas en entornos cloud.
- Colaboración con Data Analysts y Data Scientists.
- Monitorización y resolución de incidencias relacionadas con datos.
- Experiencia como Data Engineer o en desarrollo de soluciones de datos.
- Conocimientos sólidos en SQL y lenguajes como Python o Scala.
- Experiencia con herramientas de procesamiento de datos (Spark, Airflow, etc.).
- Conocimiento de entornos cloud (AWS, Azure o GCP).
- Capacidad analítica y orientación a calidad del dato.
- Nivel alto de inglés.
- Participación en proyectos de datos estratégicos.
- Evolución hacia roles de Data Architect o Lead Data Engineer.
- Formación continua y desarrollo profesional. xqbhyrx
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