Data Engineer (Híbrido)

buscojobs España; Islas Baleares; Presencial; EUR 30.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una sólida compañía financiera busca un Data Engineer para optimizar procesos de ingesta y tratamiento de datos. En este rol, formarás parte de un equipo de Arquitectura e Ingeniería del Dato, colaborando con perfiles técnicos y de negocio. Serás responsable de la administración de bases de datos, diseño de estructuras de datos y automatización de procesos ETL. Este puesto ofrece la oportunidad de trabajar en un entorno robusto y estructurado, donde podrás impactar directamente en la calidad y precisión de los datos que alimentan decisiones clave del negocio. Si tienes una visión estructurada y experiencia en el campo, esta es una gran oportunidad para ti.

Formación

• Experiencia en administración y mantenimiento de bases de datos relacionales.
• Conocimientos en procesos ETL y normalización de datos.

Responsabilidades

• Administrar y mantener bases de datos relacionales para garantizar su rendimiento.
• Diseñar y crear estructuras de datos para diferentes equipos de negocio.
• Automatizar procesos ETL para entregar datasets fiables.

Conocimientos

Administración de bases de datos

ETL

Normalización de datos

Consolidación de datos

Automatización de procesos

Educación

Grado en Informática

Máster en Ciencia de Datos

Descripción del empleo

Desde Q-Tech acompañamos a una sólida compañía financiera líder en crédito al consumo con más de 850 empleados en pleno proceso de mejora de sus procesos de explotación y gobierno del dato.

Buscamos un / a Data Engineer con experiencia y visión estructurada, que quiera aportar desde la optimización de procesos de ingesta y tratamiento de datos hasta la preparación de estructuras que alimentan productos y reportes clave del negocio.

Formarás parte del equipo de Arquitectura e Ingeniería del Dato, colaborando estrechamente con perfiles técnicos y de negocio en un entorno estructurado, robusto y con procesos críticos. Tus responsabilidades incluirán:

1. Administración y mantenimiento de bases de datos relacionales, garantizando su rendimiento, fiabilidad y disponibilidad.
2. Diseño, modificación y creación de estructuras de datos para consumo por parte de diferentes equipos de negocio.
3. Ingesta y transformación de datos a partir de fuentes heterogéneas:

• Normalización y consolidación de datos de distintas procedencias.
• Automatización de procesos ETL orientados a la entrega de datasets fiables para toma de decisiones.
• Generación de ficheros estructurados en formatos específicos para su posterior envío a proveedores internacionales (procesos recurrentes y con validaciones precisas).
• Ajustes y mantenimiento de la capa semántica para asegurar la trazabilidad del dato y coherencia entre fuentes.
• Revisión, depuración y recálculo de métricas clave, con foco en precisión y calidad.