Data Engineer Azure + Snowflake

BEIGAR; Barcelona; Hybrid; EUR 45,000 - 70,000; Full time

Benefits offered by this job

Modelo híbrido

Teletrabajo parcial

Job summary

BEIGAR busca un/a Data Engineer especializado/a en Azure y Snowflake para un proyecto de ingeniería de datos. Participarás en el desarrollo, evolución y mantenimiento de procesos de integración y transformación de datos.

La posición es presencial las primeras 2-3 semanas y luego híbrida, con posibilidad de teletrabajo total. Se trabajarán pipelines, control de cambios y monitorización para garantizar la calidad del dato.

Qualifications

• Conocimientos en ingeniería de datos y pipelines.
• Experiencia en procesos ETL/ELT y transformación de datos.
• Habilidad para trabajar con fuentes diversas y entornos cloud.

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos con Azure Data Factory.
• Desarrollar procesos ETL/ELT para ingesta, transformación y carga de datos.
• Trabajar con SQL para la manipulación y transformación de información.
• Integrar datos de distintas fuentes: bases de datos, ficheros, APIs y entornos cloud.
• Gestionar cargas incrementales, control de cambios y monitorización de procesos.
• Contribuir a la calidad, disponibilidad y fiabilidad del dato para explotación analítica.

Skills

Data integration

ETL/ELT

Cloud data pipelines

SQL querying

Tools

Azure Data Factory

Snowflake

SQL

Job description

¿Tienes experiencia en ingeniería de datos y quieres participar en un proyecto corporativo trabajando con tecnologías cloud? ¡Esta oportunidad puede interesarte!

Buscamos un/a Data Engineer especializado/a en Azure y Snowflake para incorporarse a un proyecto de ingeniería de datos, participando en el desarrollo, evolución y mantenimiento de procesos de integración y transformación de datos.

¿Cuáles serán tus funciones?

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos con Azure Data Factory.


• Desarrollar procesos ETL/ELT para la ingesta, transformación y carga de datos.


• Trabajar con SQL para la manipulación y transformación de información.


• Integrar datos procedentes de distintas fuentes: bases de datos, ficheros, APIs y entornos cloud.


• Gestionar cargas incrementales, control de cambios y monitorización de procesos.


• Contribuir a la calidad, disponibilidad y fiabilidad del dato para su explotación analítica.

Modalidad: Presencial las primeras 2-3 semanas y, posteriormente, modelo híbrido con posibilidad de alcanzar el 100 % de teletrabajo.