Data Engineer | Python + SQL + ETL | 100% Remoto
Summary
Builds custom ETL/ELT data pipelines in Python and SQL (hands-on code, no visual ETL tools) for a stable project at client Seidor, working with PostgreSQL and the StarRocks OLAP engine. Fully remote role for a ~4-5 year experienced engineer focused on data ingestion, quality, and query performance tuning.
Desde Tecdata Engineering buscamos incorporar un/a Ingeniero/a de Datos / Data Engineer para un proyecto estable en Seidor, trabajando en un entorno técnico, open source y muy orientado al desarrollo hands-on.
Si eres de los perfiles que disfrutan picando código desde cero, trabajando directamente con Python y SQL y construyendo soluciones de datos sin depender de herramientas visuales de ETL, esta oportunidad puede interesarte!
Modalidad: 100% remoto
SBA: 33.000 € brutos/año
Experiencia: 4-5 años
Horario: Alta flexibilidad horaria, con salida aproximada a las 17:00 h y jornada intensiva los viernes.
Proyecto: Estable
¿Qué buscamos?
Un/a Data Engineer altamente técnico/a, con una sólida base en bases de datos relacionales, Data Warehousing, Python y SQL.
El proyecto trabaja con StarRocks como motor analítico de alto rendimiento, por lo que buscamos una persona con una buena base en entornos OLAP y capacidad para aprender rápidamente nuevas tecnologías.
Requisitos imprescindibles
Python
- Desarrollo de scripts desde cero para tratamiento e ingesta de datos.
- Procesamiento de archivos, especialmente CSV.
- Gestión eficiente de memoria y estructuras de datos.
- Gestión robusta de errores durante las ingestas.
SQL Avanzado
- Consultas complejas, joins, agregaciones y filtros.
- Detección y tratamiento de duplicados y registros huérfanos.
- Dominio de Window Functions.
- Sólidos conocimientos de relaciones entre tablas.
PostgreSQL
- Experiencia con grandes volúmenes de datos.
- Creación y optimización de índices.
- Análisis de planes de ejecución mediante EXPLAIN.
- Capacidad para identificar problemas de rendimiento y optimizar consultas.
ETL / ELT mediante código
- Diseño y desarrollo de pipelines de datos programados a medida.
- Cargas incrementales y cargas completas.
- Gestión de errores y fallos durante una ingesta.
- Controles de calidad e integridad de datos mediante código.
Se valorará
- Experiencia con StarRocks o bases de datos analíticas similares: ClickHouse, Apache Doris, etc.
- Conocimientos sólidos de Data Warehousing.
- Modelos en estrella, tablas de hechos y dimensiones.
- Diferencias entre arquitecturas OLTP y OLAP.
- Git y buenas prácticas de desarrollo.
- Experiencia con Apache Airflow, Cron u otras herramientas de orquestación open source.
- Conocimientos básicos de visualización de datos, como Power BI.