Data Engineer: ETL Pipelines & MLOps (Hybrid Madrid)

Capgemini; Madrid; Híbrido; EUR 45.000 - 65.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Formación continua

Seguro médico

Plan de compensación flexible

Horario híbrido

Descripción de la vacante

Capgemini Engineering, líder global en servicios de ingeniería, busca un Data Engineer para sus oficinas de Madrid. La persona diseñará, construirá y mantendrá pipelines ETL/ELT, automatizará ingestas y reporting, y apoyará la puesta en producción de modelos de datos en un entorno híbrido.

El candidato ideal debe tener grado en Ingeniería Informática, 3–4 años de experiencia, dominio de SQL y Python, y conocimientos de Docker, Kubernetes y CI/CD.

Formación

• Experiencia en procesos ETL/ELT y orquestación de pipelines.
• Nivel sólido de SQL y Python, o lenguaje similar orientado a datos.
• Experiencia con Docker, Kubernetes y pipelines CI/CD.
• Conocimientos de gobierno del dato: seguridad, privacidad, GDPR y linaje.
• Inglés fluido.

Responsabilidades

• Diseño, construcción y mantenimiento de pipelines ETL/ELT.
• Automatización de ingesta, transformación y reporting.
• Mantenimiento de soluciones de datos y apoyo a la puesta en producción de modelos.
• Desarrollo o evolución del marco de MLOps.
• Gobierno y calidad del dato: documentación, linaje, seguridad, cumplimiento y monitorización.
• Optimización del rendimiento de pipelines, bases de datos y aplicaciones.
• Definición de buenas prácticas de testing, calidad, gobierno y diseño de datos junto con otros Data Engineers.

Conocimientos

SQL

Python

Inglés fluido

Gestión de datos

Educación

Grado en Ingeniería Informática

Herramientas

Docker

Kubernetes

CI/CD

Descripción del empleo

Capgemini Engineering, líder global en servicios de ingeniería, busca un Data Engineer para sus oficinas de Madrid. La persona diseñará, construirá y mantendrá pipelines ETL/ELT, automatizará ingestas y reporting, y apoyará la puesta en producción de modelos de datos en un entorno híbrido.

El candidato ideal debe tener grado en Ingeniería Informática, 3–4 años de experiencia, dominio de SQL y Python, y conocimientos de Docker, Kubernetes y CI/CD.