Data Engineer (Python, SQL, ETL)

Grupo TECDATA Engineering; Madrid; On-site; EUR 42,000 - 60,000; Full time

Job summary

Grupo TECDATA Engineering busca un Data Engineer muy técnico y hands-on con 4-5 años de experiencia, acostumbrado a desarrollar soluciones de datos mediante código puro, principalmente Python y SQL.

El entorno está orientado a open source, sin herramientas ETL visuales. Se trabajará desarrollando scripts desde cero, procesando y orquestando datos con PostgreSQL y StarRocks como tecnologías clave.

Qualifications

• Python: scripting desde cero, procesamiento e ingesta de datos, manejo de archivos y memoria, estructuras de datos y gestión de errores.
• SQL avanzado: joins, agregaciones, filtros, detección de duplicados, registros huérfanos y Window Functions.
• PostgreSQL: grandes volúmenes, creación y optimización de índices, EXPLAIN y tuning.
• ETL/ELT: desarrollo mediante código, cargas incrementales/totales, gestión de errores y controles de calidad del dato.
• Base sólida en Data Warehousing y bases de datos relacionales.

Responsibilities

• Desarrollar soluciones de datos mediante código, procesando y orquestando datos con PostgreSQL y StarRocks como tecnologías clave.

Skills

Python

SQL

PostgreSQL

ETL/ELT

Data Warehousing

Tools

StarRocks

ClickHouse

Apache Doris

Airflow

Cron

Job description

Buscamos un Data Engineer muy técnico y hands-on, con 4-5 años de experiencia, acostumbrado a desarrollar soluciones de datos mediante código puro, principalmente Python y SQL.

El entorno está fuertemente orientado a open source, sin herramientas ETL visuales. Se trabajará desarrollando scripts desde cero, procesando y orquestando datos, con PostgreSQL y StarRocks como tecnologías clave.

Requisitos imprescindibles

• Python: scripting desde cero, procesamiento e ingesta de datos, manejo de archivos y memoria, estructuras de datos y gestión de errores.
• SQL avanzado: joins, agregaciones, filtros, detección de duplicados, registros huérfanos y Window Functions.
• PostgreSQL: grandes volúmenes, creación y optimización de índices, EXPLAIN y tuning.
• ETL/ELT: desarrollo mediante código, cargas incrementales/totales, gestión de errores y controles de calidad del dato.
• Base sólida en Data Warehousing y bases de datos relacionales.

Valorable

• StarRocks, ClickHouse o Apache Doris.
• Modelado dimensional: hechos, dimensiones, estrella, OLTP vs OLAP.
• Git y orquestación con Airflow, Cron u otras herramientas open source.
• Conceptos básicos de Power BI.