DATA ENGINEER - IA / DATA | HÍBRIDO MADRID

Infortec Consultores; Madrid; Híbrido; EUR 45.000 - 65.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Seguro de salud

Seguro dental

Tickets restaurante

Cheque guardería

Plan de formación continua

Descripción de la vacante

Infortec Consultores busca un Data Engineer para participar en proyectos de Data, Analítica e Inteligencia Artificial. Diseñarás y desarrollarás pipelines de datos batch y streaming, integrarás fuentes estructuradas y no estructuradas, y asegurarás la calidad de los datos.

Se valoran experiencia en Python, SQL, Spark y Kafka, así como en entornos Cloud, contenedores y IaC. Ofrecemos modalidad híbrida en Madrid y contrato indefinido, con formación continua y proyectos estables.

Formación

• Experiencia con pipelines de datos y procesamiento batch/streaming.
• Conocimientos en Python y SQL para transformaciones de datos.
• Experiencia con Apache Spark y ETL/ELT.
• Experiencia con Kafka o tecnologías equivalentes.
• Conocimientos de bases de datos SQL/NoSQL y almacenamiento distribuido.
• Experiencia en entornos Cloud y prácticas de CI/CD.
• Conocimientos de IaC y despliegues automatizados.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar pipelines de datos batch y streaming.
• Integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
• Implementar procesos ETL/ELT, asegurar calidad de datos.
• Desarrollar transformaciones con Python, SQL y Spark.
• Integrar sistemas y fuentes vía APIs, trabajar con Kafka.
• Gestionar bases de datos y almacenamiento distribuido.
• Automatizar despliegues y operaciones de plataformas de datos.
• Trabajar con Cloud, contenedores y IaC.
• Aplicar DataOps, seguridad y vigilancia de datos.

Conocimientos

Python

SQL

Apache Spark

ETL/ELT

Kafka

Cloud

Docker/Containers

CI/CD

Infrastructure as Code

DataOps/Calidad del dato

Herramientas

Docker

Descripción del empleo

En Infortec Consultores seguimos creciendo y buscamos incorporar un/a Data Engineer para participar en proyectos tecnológicos relacionados con Data, Analítica e Inteligencia Artificial.

¿Qué harás?

• Diseñar y desarrollar pipelines de datos batch y streaming.
• Integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
• Implementar procesos ETL/ELT, garantizando la calidad y fiabilidad de los datos.
• Desarrollar procesos de transformación y procesamiento utilizando Python, SQL y Spark.
• Integrar diferentes sistemas y fuentes mediante APIs.
• Trabajar con Kafka u otras tecnologías equivalentes.
• Gestionar información mediante bases de datos SQL/NoSQL y almacenamiento distribuido.
• Automatizar despliegues y operaciones de plataformas de datos.
• Trabajar con tecnologías Cloud, contenedores y CI/CD.
• Aplicar prácticas de Infrastructure as Code (IaC).
• Optimizar el rendimiento, disponibilidad y costes de las plataformas.
• Gestionar esquemas, metadatos y linaje del dato.
• Implementar mecanismos de tratamiento de errores y monitorización.
• Aplicar buenas prácticas de DataOps, calidad y seguridad del dato.

¿Qué buscamos?

• Experiencia profesional como Data Engineer o en posiciones similares.
• Experiencia trabajando con Python y SQL.
• Experiencia con Apache Spark.
• Conocimientos sólidos de ETL/ELT y desarrollo de pipelines de datos.
• Experiencia con Kafka o tecnologías equivalentes.
• Conocimientos de bases de datos SQL/NoSQL y almacenamiento distribuido.
• Experiencia en entornos Cloud.
• Conocimientos de Docker, contenedores y CI/CD.
• Conocimientos de Infrastructure as Code.
• Valorable experiencia en DataOps, calidad, gobierno y seguridad del dato.

¿Qué ofrecemos?

• Modalidad híbrida en Madrid.
• Contrato indefinido.
• Proyecto tecnológico estable y de largo recorrido.
• Participación en proyectos relacionados con Data e Inteligencia Artificial.
• Entorno tecnológico y posibilidades de crecimiento profesional.
• Plan de formación continua.

Infortec Benefits

• Seguro de salud.
• Seguro dental.
• Tickets restaurante.
• Cheque guardería.
• Plan de formación continua.

Requisitos mínimos

• Diseñar y desarrollar pipelines de datos batch y streaming.
• Integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
• Implementar procesos ETL/ELT, garantizando la calidad y fiabilidad de los datos.
• Desarrollar procesos de transformación y procesamiento utilizando Python, SQL y Spark.
• Integrar diferentes sistemas y fuentes mediante APIs.
• Trabajar con Kafka u otras tecnologías equivalentes.
• Gestionar información mediante bases de datos SQL/NoSQL y almacenamiento distribuido.
• Automatizar despliegues y operaciones de plataformas de datos.
• Trabajar con tecnologías Cloud, contenedores y CI/CD.
• Aplicar prácticas de Infrastructure as Code (IaC).
• Optimizar el rendimiento, disponibilidad y costes de las plataformas.
• Gestionar esquemas, metadatos y linaje del dato.
• Implementar mecanismos de tratamiento de errores y monitorización.
• Aplicar buenas prácticas de DataOps, calidad y seguridad del dato.