Azure Data Engineer: Scalable Pipelines & Vaults

Mindmatch; Alcobendas; Híbrido; EUR 42.000 - 62.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Seguro médico corporativo

Retribución flexible

Teletrabajo híbrido

Formación financiada

Descripción de la vacante

MindMatch en Alcobendas, Madrid, está buscando un Data Engineer para diseñar, desarrollar y probar pipelines de ingesta y transformación que soporten decisiones de negocio.

Se valorará experiencia en Azure, Data Vault y dbt, además de habilidades en SQL y modelado relacional para crear soluciones escalables y mantenibles.

Ofrecemos un entorno global, proyectos desafiantes y oportunidades de crecimiento, con modalidad híbrida y foco en la calidad y la trazabilidad de datos.

Formación

• Más de 3 años de experiencia en ingeniería de datos, ETL/ELT o plataformas analíticas.
• Experiencia práctica con SQL y transformación de datos.
• Experiencia desarrollando y probando pipelines empresariales.
• Experiencia en Azure u otra plataforma cloud.
• Experiencia previa en Data Vault valorable.

Responsabilidades

• Analizar fuentes, datasets, metadatos y definiciones de campos.
• Configurar mapeos source-to-target.
• Desarrollar procesos de ingesta y transformación.
• Crear y extender Hubs, Links y Satellites.
• Implementar cargas de Raw Data Vault.
• Desarrollar modelos estrella, vistas curadas y estructuras de consumo.
• Documentar configuraciones, transformaciones y componentes implementados.

Conocimientos

SQL

Modelado relacional

Pipelines ETL/ELT

Data Vault

Git / CI/CD

Trazabilidad

Python

Azure

Herramientas

dbt

Descripción del empleo

MindMatch en Alcobendas, Madrid, está buscando un Data Engineer para diseñar, desarrollar y probar pipelines de ingesta y transformación que soporten decisiones de negocio.

Se valorará experiencia en Azure, Data Vault y dbt, además de habilidades en SQL y modelado relacional para crear soluciones escalables y mantenibles.

Ofrecemos un entorno global, proyectos desafiantes y oportunidades de crecimiento, con modalidad híbrida y foco en la calidad y la trazabilidad de datos.