Lead Data Engineer
Summary
Lead engineer shaping SITA's central data platform: building scalable cloud data products, ingestion APIs, and ML-ready pipelines using Azure, typed backend languages, Databricks, Spark, and Kafka for the global air transport industry. Office-based near Madrid or Barcelona with hybrid flexibility.
¿Todo listo para enviar su solicitud? Asegúrese de comprender todas las responsabilidades y tareas asociadas a este puesto antes de continuar.
En RSM Barcelona se busca un Arquitecto/a de Datos para diseñar, desarrollar e implantar la plataforma de datos desde las primeras fases. Trabajarás de forma hands-on abarcando desde la arquitectura hasta la implementación, con foco en pipelines, integraciones y APIs que soporten BI y KPIs. Contribuyes a una arquitectura de datos escalable y a la calidad, trazabilidad y operabilidad de la plataforma. Es una oportunidad para impactar directamente en la transformación data-driven de la firma.
Compensaciones / Beneficios
- Salario competitivo
- beneficios sociales de empresa
- teletrabajo parcial
- horario flexible
- viernes por la tarde libre
- plan de formación interna y externa
Responsabilidades
- Diseñar la arquitectura corporativa de datos y definir la plataforma central
- Diseñar e implementar una arquitectura por capas Raw/Bronze/Silver/Gold para ingestión, limpieza y explotación de datos
- Construir y mantener pipelines ETL/ELT end-to-end para integrar datos de apps internas y software de terceros
- Diseñar e implementar una capa de integración/API Hub para evitar integraciones punto a punto
- Gestionar sincronizaciones bidireccionales, cargas completas e incrementales, dependencias y frecuencias de actualización
- Implantar mecanismos de calidad, consistencia, deduplicación, trazabilidad y linaje de datos
- Diseñar la orquestación y automatización de procesos con reintentos y recuperación xkdbapo ante fallos
- Implementar monitorización, logging, alertas, backups y recuperación ante desastres
- Preparar la plataforma para consumo por BI, reporting, KPIs y dashboards
- Trabajar hands-on hasta dejar una solución escalable, documentada, mantenible y operable bajo DataOps
Requisitos principales
- hands-on
- colaboración
- orientación a resultados
- arquitectura de datos
- ETL/ELT pipelines
- integración de APIs