Google Cloud Data Enginee

Wayvant; España; Remote; EUR 70,000 - 100,000; Full time

Benefits offered by this job

Remoto 100%

Formación continua

Salario competitivo

Job summary

Wayvant busca un Senior Data Engineer especializado en Google Cloud, con experiencia en diseño y optimización de pipelines de datos y arquitecturas en la nube. Trabajo con datos para soluciones GenAI y RAG, creando infraestruturas que dan vida a soluciones empresariales.

Se valoran +3 años en roles de Data Engineer/Architect, dominio de BigQuery, PostgreSQL/AlloyDB, dbt y Python, así como experiencia en pipelines ELT/ETL y governance de datos bajo GDPR. Trabajo 100% remoto.

Qualifications

• +3 años en roles de Data Engineer o Data Architect construyendo infraestructura en la nube (preferentemente GCP).
• Experiencia en pipelines ELT/ETL, diseño de esquemas relacionales y almacenes de datos.
• Conocimiento de gobernanza de datos y GDPR/RGPD.

Responsibilities

• Construcción y mantenimiento de pipelines ELT/ETL en Google Cloud Platform.
• Modelado y arquitectura de datos para Data Warehouse/Data Lakehouse con Data Vault 2.0 o star/snowflake.
• Implementación de capa semántica con dbt y Malloy, y contratos de datos.
• Optimización de consultas en BigQuery, AlloyDB y PostgreSQL; gestión de almacenamiento en Cloud Storage.
• Arquitectura de datos para IA y RAG: embeddings, indexación y bases vectoriales.
• Integraciones event-driven con Pub/Sub y procesamiento asíncrono.

Skills

GCP

BigQuery

dbt

Malloy

Python

SQL avanzado

Data Modeling

Data Vault 2.0

PostgreSQL

AlloyDB

Pub/Sub

Data Warehousing

Vector Search

ETL/ELT

Machine Learning Infra

Tools

BigQuery

Cloud SQL

Dataproc

Dataflow

pgvector

Job description

En Wayvant buscamos un Senior Data Engineer especializado en Google Cloud, con experiencia en diseño, construcción y optimización de arquitecturas y pipelines de datos. Somos expertos nativos en el ecosistema Cloud y estamos impulsando la próxima generación de proyectos basados en datos e Inteligencia Artificial. Si te apasionan los retos técnicos y quieres trabajar en proyectos reales con impacto en negocio, diseñando la infraestructura que da vida a soluciones GenAI y RAG, queremos conocerte.

• Construcción y Mantenimiento de Pipelines ELT/ETL: Diseñar, desarrollar y optimizar flujos de ingesta y transformación de datos (batch y streaming) en Google Cloud Platform.
• Modelado y Arquitectura de Datos: Diseñar esquemas relacionales, analíticos y de almacén de datos (Data Warehouse / Data Lakehouse), aplicando metodologías como Data Vault 2.0 y modelos estrella/copo de nieve.
• Implementación de Capa Semántica y Gobernanza: Crear capas semánticas de datos utilizando lenguajes y herramientas como Malloy o dbt, y definir contratos de datos (Data Contracts) con esquemas estrictos de validación.
• Optimización e Infraestructura de Almacenamiento: Configurar, escalar y optimizar consultas en BigQuery, AlloyDB y PostgreSQL, así como gestionar el almacenamiento eficiente en Google Cloud Storage.
• Arquitectura de Datos para IA y RAG: Diseñar pipelines para la generación de embeddings, indexación y almacenamiento en bases de datos vectoriales (BigQuery Vector Search, pgvector en PostgreSQL/AlloyDB) para dar soporte a sistemas RAG.
• Procesamiento Asíncrono y Event-Driven: Construir integraciones orientadas a eventos utilizando Google Cloud Pub/Sub para conectar servicios y pipelines de datos.
• Experiencia Demostrable: +3 años en roles de Data Engineer o Data Architect construyendo infraestructura de datos en la nube (preferentemente GCP).
• Ecosistema GCP (Data & Analytics): Dominio avanzado en BigQuery (SQL avanzado, Vector Search, Partitioning/Clustering), AlloyDB, Cloud SQL (PostgreSQL), Dataproc y Dataflow.
• Ecosistema GCP (Storage & Messaging): Experiencia consolidada operando con Cloud Storage y Pub/Sub.
• Programación Python: Nivel avanzado (uso experto de Dataframes, programación asíncrona, Pydantic, consumo de APIs RESTful y tipado estricto).
• Programación SQL: Nivel experto (DML/DDL, optimización de consultas complejas, funciones analíticas y tuning).
• Migración de Datos: Trayectoria comprobada en migración de bases de datos operativas (PostgreSQL, Firestore, MongoDB) hacia Data Warehouses en la nube (BigQuery).
• Buenas Prácticas e Ingeniería: Dominio de control de versiones e integración continua (Git, GitHub/GitLab CI/CD), aplicación de principios SOLID, Clean Code en Python y modelado dimensional / Data Vault 2.0.
• Seguridad: Alta sensibilidad y aplicación práctica de normativas (GDPR/RGPD), cifrado de datos y control de accesos estructurado (IAM y RLS a nivel de fila).

Requisitos Valorables (Nice-to-Have)

• Experiencia práctica en la preparación de pipelines de datos orientados a alimentar modelos de IA (GenAI / RAG) e indexación de documentos complejos.
• Conocimiento y uso de herramientas de orquestación e IA de Google Cloud (Vertex AI, Cloud Run).
• Experiencia con herramientas modernas de transformación y modelado semántico (dbt, Malloy).
• Conocimiento de Model Context Protocol (MCP) para el consumo de fuentes.
• Participación en proyectos estratégicos, con grandes volúmenes de datos y foco en analítica e inteligencia artificial.
• Trabajo 100% remoto, flexibilidad horaria y autonomía real.
• Retribución competitiva, entorno técnico desafiante y foco en aprendizaje continuo.
• Integración en una comunidad técnica de alto nivel y acceso a certificaciones, formaciones y aprendizaje continuo.

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