Data Engineering Manager (Remote)

Grupo Aspasia; País Vasco; Híbrido; EUR 70.000 - 110.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Grupo Aspasia busca un/a Data Engineering Manager para liderar la creación y evolución de nuestra plataforma de datos. Diseñar la arquitectura, construir un equipo y convertir los datos en una ventaja competitiva para áreas clave como marketing, ventas, académico y finanzas.

Serás responsable de definir la estrategia de ingeniería de datos, liderar la arquitectura y desarrollar un equipo de alto rendimiento, promoviendo estándares técnicos y la ejecución del roadmap analítico con Snowflake, dbt

Formación

• Experiencia 4–7 años en Data Engineering y al menos 1–2 años liderando equipos o proyectos técnicos.
• Experiencia construyendo plataformas de datos desde cero o en fases tempranas.
• Conocimiento de Snowflake, dbt, herramientas ELT y entornos de BI.
• SQL avanzado y modelado dimensional.

Responsabilidades

• Liderar la definición de la estrategia de ingeniería de datos y la arquitectura.
• Gestionar la contratación y desarrollo del equipo de Data Engineering; promover calidad y mejora continua.
• Supervisar la integración de fuentes como Salesforce, Moodle y ERP; asegurar pipelines estables y monitorizados.
• Desarrollar modelos analíticos en Snowflake y dbt; implantar gobierno, RBAC y métricas de datos; respaldar Power BI.

Conocimientos

Snowflake

dbt

SQL avanzado

Gobierno de datos

Orquestación

Liderazgo

Herramientas

Fivetran

Airbyte

Stitch

Salesforce

Moodle

Descripción del empleo

Descripción del trabajo

Desde Grupo Aspasia buscamos un/a Data Engineering Manager para liderar la creación y evolución de nuestra plataforma de datos. Es una oportunidad para diseñar la arquitectura, construir un equipo y convertir los datos en una ventaja competitiva para áreas clave como marketing, ventas, académico y finanzas. Si te motiva crear una plataforma desde cero, tomar decisiones técnicas con impacto y trabajar muy cerca del negocio, queremos conocerte. ¿Serás responsable de definir la estrategia de ingeniería de datos, liderar la arquitectura y desarrollar un equipo de alto rendimiento. Tendrás un papel clave en la ejecución del roadmap de datos y en la industrialización de nuestras capacidades analíticas. Diseñar y evolucionar la arquitectura de datos (ingesta → Snowflake → dbt → BI). Establecer estándares técnicos y buenas prácticas para toda la plataforma.

Gestión y desarrollo del equipo Liderar la contratación y desarrollo del equipo de Data Engineering. Fomentar una cultura de calidad, colaboración y mejora continua.

Ingeniería de datos Supervisar la integración de fuentes como Salesforce, Moodle, ERP/facturación y plataformas publicitarias (Google/Meta Ads). Garantizar pipelines estables, monitorizados y con mecanismos de alertas. Evolucionar la orquestación y automatización de procesos según el crecimiento de la plataforma.

Modelado, calidad y gobierno del dato Liderar el desarrollo de modelos analíticos en Snowflake y dbt. Implantar testing, documentación, lineage y estándares de calidad de datos. Definir políticas de gobierno, control de accesos (RBAC), tratamiento de PII y diccionario de métricas. Traducir necesidades de negocio en modelos semánticos y métricas fiables para Power BI.

• Experiencia ~4-7 años en Data Engineering, con al menos 1-2 años liderando equipos o proyectos técnicos.
• Experiencia construyendo plataformas de datos desde cero o en fases tempranas.
• Experiencia con Snowflake (o BigQuery, Redshift), dbt, herramientas ELT (Fivetran, Airbyte, Stitch o similares) y entornos de BI.
• SQL avanzado y modelado dimensional.
• Experiencia integrando Salesforce y Moodle u otros sistemas educativos.
• Conocimientos de gobierno del dato, CI/CD y orquestación.
• Experiencia en entornos edtech, educación o modelos de suscripción/matrícula.

La oportunidad de construir y liderar la función de Data Engineering de la compañía. Alto nivel de autonomía y capacidad de decisión tecnológica. Contrato indefinido y modalidad híbrida con teletrabajo. Un entorno donde los datos tienen un impacto real en el negocio.