Data Engineer: Pipelines, MLOps & Data Governance (Madrid)

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

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Formación continua (Coursera/Udemy/Plu

Seguro médico

Transporte

Tarjeta restaurante

Guardería

Descripción de la vacante

Capgemini Engineering busca un Data Engineer con 3–4 años de experiencia para sus oficinas de Madrid, en modalidad híbrida. Trabajarás en pipelines ETL/ELT, gobierno de datos y apoyo a producción de modelos dentro de equipos de datos de GEMS IS.

Se requiere formación en Ingeniería Informática, dominio de SQL y Python, y experiencia con Docker, Kubernetes y CI/CD. Inglés fluido y disponibilidad para trabajar en Madrid en modalidad híbrida completan el perfil.

Formación

• Titulación universitaria en Ingeniería Informática o equivalente.
• Experiencia en procesos ETL/ELT y orquestación de pipelines.
• Nivel sólido de SQL y Python, o lenguaje orientado a datos.

Responsabilidades

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

Conocimientos

ETL/ELT pipelines

SQL

Python

Docker

Kubernetes

CI/CD

Data governance

English

Educación

Ingeniería Informática

Herramientas

Docker

Kubernetes

CI/CD tools

Descripción del empleo

Capgemini Engineering busca un Data Engineer con 3–4 años de experiencia para sus oficinas de Madrid, en modalidad híbrida. Trabajarás en pipelines ETL/ELT, gobierno de datos y apoyo a producción de modelos dentro de equipos de datos de GEMS IS.

Se requiere formación en Ingeniería Informática, dominio de SQL y Python, y experiencia con Docker, Kubernetes y CI/CD. Inglés fluido y disponibilidad para trabajar en Madrid en modalidad híbrida completan el perfil.