Data Engineer (Python, Tableau, AWS, SQL)

Common MS; Santander; Presencial; EUR 50.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa innovadora en el sector bancario busca un Desarrollador Senior para un emocionante proyecto de data lake. Este rol clave implica la creación y optimización de pipelines ETL para manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Trabajarás con tecnologías de vanguardia en la nube y big data, colaborando con equipos diversos para garantizar la calidad y seguridad de los datos. Si tienes experiencia en SQL, Python y servicios de AWS, esta es tu oportunidad para formar parte de un entorno ágil y dinámico que impulsa la toma de decisiones basada en datos en la banca de inversión.

Servicios

Salario competitivo

Oportunidades de desarrollo profesional

Ambiente colaborativo

Trabajo con tecnologías de vanguardia

Formación

• Experiencia sólida en SQL y Python para desarrollo de ETL.
• Conocimientos prácticos de servicios de AWS y big data.

Responsabilidades

• Desarrollar y mantener pipelines ETL para ingestión de datos.
• Colaborar con equipos multifuncionales para entregar soluciones de alta calidad.

Conocimientos

SQL

Python

Big Data Technologies

ETL Processes

Data Analysis

Problem Solving

Herramientas

AWS (S3, Athena, Glue, EMR, Lambda)

Apache Spark

Tableau

Presto

Git

Descripción del empleo

Sobre el Rol

Desde Common MS, estamos apoyando a uno de los mayores bancos con un nuevo proyecto greenfield, Origin, para desarrollar una solución interna de data lake. Esta plataforma apoyará servicios de BI, herramientas de ciencia de datos y otras iniciativas dentro de SCIB. Ingerirá datos de mercado en tiempo casi real desde múltiples fuentes y los almacenará en la nube de AWS. Buscamos un Desarrollador Senior con experiencia en ingestión de big data, procesos ETL y manejo de grandes volúmenes de datos. Este rol será clave para desarrollar y mantener ETLs de alta calidad, asegurando escalabilidad, rendimiento y eficiencia en el procesamiento de datos.

• Desarrollar y mantener pipelines ETL para la ingestión de datos estructurados y no estructurados en lotes y en tiempo casi real.
• Optimizar el almacenamiento y procesamiento de datos utilizando Parquet, servicios de AWS (Athena, EMR, QuickSight) y herramientas externas (Tableau, Apache Spark, Presto, etc.).
• Diseñar y gestionar un catálogo centralizado de metadatos para garantizar la consistencia y accesibilidad de los datos.
• Colaborar con ingenieros de datos, científicos de datos y partes interesadas del negocio para comprender los requisitos y entregar soluciones de alta calidad.
• Garantizar la calidad, integridad y seguridad de los datos en la plataforma.
• Optimizar continuamente el rendimiento y reducir costos mediante buenas prácticas en computación en la nube y arquitectura de datos.
• Trabajar en un equipo ágil, asegurando iteraciones rápidas y adaptación a las necesidades del negocio.
• Experiencia sólida en SQL, Python.
• Experiencia demostrada en tecnologías de big data y desarrollo de ETL.
• Conocimientos prácticos de servicios de AWS (S3, Athena, Glue, EMR, Lambda, etc.).
• Dominio de frameworks de procesamiento de datos (Apache Spark, Presto, Tableau, etc.).
• Conocimiento de formatos de datos Parquet, gestión de metadatos y particionamiento de datos.
• Familiaridad con pipelines CI / CD y sistemas de control de versiones como Git.
• Capacidad para trabajar en entornos dinámicos y colaborar con equipos multifuncionales.
• Experiencia en el sector financiero, especialmente en trading electrónico y flujos de precios.
• Conocimiento de mercados de renta fija y procesamiento de datos de mercado.
• Habilidades analíticas y de resolución de problemas con un enfoque en escalabilidad y rendimiento.
• La oportunidad de construir una plataforma de datos innovadora con alta visibilidad dentro del banco.
• Trabajo con tecnologías de vanguardia en la nube y big data.
• Ambiente colaborativo y ágil en un banco de inversión global.
• Salario competitivo y oportunidades de desarrollo profesional.

Únete a nosotros y forma parte del futuro de la toma de decisiones basada en datos en la banca de inversión!

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