Senior Engineer, Data Engineering
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Summary
Senior Data Engineer at Hamelyn building and scaling data infrastructure for a second-hand marketplace. Responsibilities include developing ETL/ELT pipelines, optimizing a large MongoDB instance, and designing data architectures using SQL, Python, and cloud platforms (GCP/AWS/Azure).
Somos una empresa tecnológica española que está transformando el mercado de segunda mano. Comprar online es fácil, pero ¿qué pasa con vender lo que ya no necesitas? En Hamelyn, hacemos que vender tus cosas usadas sea fácil y rápido. Empezamos con libros, y ya hemos añadido música, películas y videojuegos. Ambicionamos ser la aplicación a la que todos acuden para vender sin complicaciones y para comprar productos de segunda mano con el mismo nivel de calidad y servicio que al comprar productos nuevos.
Por favor, lea detenidamente la información de esta oferta de empleo para entender exactamente qué se espera de los posibles candidatos.
Hoy, Hamelyn atiende a miles de vendedores y compradores diariamente, procesando cientos de miles de productos al mes y enviando pedidos de todas nuestras categorías desde nuestro centro logístico de Madrid a todo el mundo.
Ahora estamos creciendo rápidamente y construyendo una infraestructura de datos a la altura del negocio. Necesitamos un Senior Data Engineer que trabaje mano a mano con el Data Lead.
¿Buscamos un experto en infraestructura de datos, perfeccionista con la calidad y la fiabilidad de la información. Reportarás al Data Lead.
Construir y escalar los sistemas de datos de Hamelyn para que todo el negocio opere sobre información fiable, rápida y accesible.
Operamos en múltiples países con más de 30 millones de productos catalogados e integrados con marketplaces como Amazon, eBay y MercadoLibre. Construir y mejorar pipelines de datos (ETL/ELT) y modelos de datos listos para análisis (data marts), con foco en fiabilidad y rapidez.
Optimizar nuestra MongoDB de más de 113 millones de documentos.
Mantener y mejorar bases de datos, data quality y automatizar procesos de reporting.
Diseñar la arquitectura de datos que soporte el crecimiento en países, categorías y volumen.
Dominio de SQL y Python.
Experiencia sólida construyendo y manteniendo pipelines de datos en producción.
MongoDB (modelado, agregaciones, índices).
Experiencia en cloud (GCP, AWS o Azure): despliegue de pipelines, servicios gestionados de datos y buenas prácticas de IAM/costes.
Experiencia con algún warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift o similar) y buenas prácticas de versionado/CI.
Salario: 45. € según experiencia + variable del 10%
Modelo híbrido orientado a productividad.
Seguro de salud privado.
Servicio de comida y gimnasio.
Presupuesto de formación continua.
Un equipo joven, pragmático y ambicioso centrado en resultados reales y en hacer crecer el negocio. xkdbapo
Si buscas un proyecto ambicioso donde aplicar tus capacidades con resultados visibles, y seguir creciendo en una empresa de rápida expansión, te estamos esperando!
Por favor, lea detenidamente la información de esta oferta de empleo para entender exactamente qué se espera de los posibles candidatos.
Hoy, Hamelyn atiende a miles de vendedores y compradores diariamente, procesando cientos de miles de productos al mes y enviando pedidos de todas nuestras categorías desde nuestro centro logístico de Madrid a todo el mundo.
Ahora estamos creciendo rápidamente y construyendo una infraestructura de datos a la altura del negocio. Necesitamos un Senior Data Engineer que trabaje mano a mano con el Data Lead.
¿Buscamos un experto en infraestructura de datos, perfeccionista con la calidad y la fiabilidad de la información. Reportarás al Data Lead.
Construir y escalar los sistemas de datos de Hamelyn para que todo el negocio opere sobre información fiable, rápida y accesible.
Operamos en múltiples países con más de 30 millones de productos catalogados e integrados con marketplaces como Amazon, eBay y MercadoLibre. Construir y mejorar pipelines de datos (ETL/ELT) y modelos de datos listos para análisis (data marts), con foco en fiabilidad y rapidez.
Optimizar nuestra MongoDB de más de 113 millones de documentos.
Mantener y mejorar bases de datos, data quality y automatizar procesos de reporting.
Diseñar la arquitectura de datos que soporte el crecimiento en países, categorías y volumen.
Dominio de SQL y Python.
Experiencia sólida construyendo y manteniendo pipelines de datos en producción.
MongoDB (modelado, agregaciones, índices).
Experiencia en cloud (GCP, AWS o Azure): despliegue de pipelines, servicios gestionados de datos y buenas prácticas de IAM/costes.
Experiencia con algún warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift o similar) y buenas prácticas de versionado/CI.
Salario: 45. € según experiencia + variable del 10%
Modelo híbrido orientado a productividad.
Seguro de salud privado.
Servicio de comida y gimnasio.
Presupuesto de formación continua.
Un equipo joven, pragmático y ambicioso centrado en resultados reales y en hacer crecer el negocio. xkdbapo
Si buscas un proyecto ambicioso donde aplicar tus capacidades con resultados visibles, y seguir creciendo en una empresa de rápida expansión, te estamos esperando!