Ingeniero/a de Datos. Híbrido

METRICA; Barcelona; Híbrido; EUR 55.000 - 85.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Metrica busca un/a Ingeniero/a de Datos para un proyecto en el Sector Defensa, con ubicación en Barcelona y modalidad híbrida (60% teletrabajo/40% presencial). El equipo del cliente se gestiona por motivos de seguridad y SBA según la experiencia del candidato.

Se requieren al menos 2 años de experiencia en pipelines ETL/ELT, SQL avanzado y lenguajes orientados a datos (Python/Scala/Java). Se valoran Spark, Hadoop, Kubernetes y plataformas en la nube.

Formación

• Experiencia mínima 2 años como ingeniero/a de datos
• Conocimiento avanzado de ETL/ELT y pipelines de datos
• Dominio de SQL y lenguajes de programación orientados a datos
• Experiencia con herramientas de orquestación (Airflow/NiFi/Prefect)
• Conocimientos de bases de datos relacionales y NoSQL
• Conocimientos de formatos de datos (JSON/Parquet/Avro/CSV)
• Gestión de calidad y validación de datos
• Formación universitaria afín y nivel de inglés B2-C1

Responsabilidades

• Diseñar y mantener pipelines de datos robustos y escalables
• Implementar procesos de ingesta, transformación y carga de información
• Garantizar calidad, trazabilidad y monitorizar rendimiento
• Colaborar con arquitectos de datos, BI e IA
• Documentar flujos de datos y dependencias técnicas
• Participar en CI/CD de pipelines de datos

Conocimientos

SQL avanzado

Python/Scala/Java

ETL/ELT

Airflow/NiFi/Prefect

NoSQL

JSON/Parquet/Avro/CSV

control de calidad del dato

pensamiento analítico

Educación

Grado universitario en Ingeniería Informática/Matemáticas/Estadística

Herramientas

Spark/Hadoop/Flink

Azure/AWS/GCP

Kubernetes

Descripción del empleo

Metrica busca un/a Ingeniero/a de Datos para un proyecto del Sector de Defensa.

Condiciones

• Ubicación oficina: Barcelona
• Modalidad: Híbrido ( Hibrido 60% teletrabajo/40 presencial )
• Equipo proporcionado por el cliente por motivos de seguridad.
• SBA: Según experiencia del candidato.

Funciones

• Diseñar y mantener pipelines de datos robustos y escalables.
• Implementar procesos de ingesta, transformación y carga de información.
• Garantizar la calidad, consistencia y trazabilidad del dato y monitorizar el rendimiento optimizando tiempos de procesamiento.
• Colaborar con arquitectos de datos y equipos de BI e IA.
• Documentar flujos de datos y dependencias técnicas
• Participar en la automatización y despliegues CI/CD de pipelines.

Si cumples con los requisitos y estás buscando un nuevo desafío profesional en un entorno estimulante, te invitamos a formar parte de nuestro equipo.

Requisitos

Imprescindibles:

• Se requiere experiencia mínima de 2 años como ingeniero/a de datos.
• Experiencia en diseño e implementación de pipelines ETL y ELT.
• Dominio de SQL avanzado y manipulación de grandes volúmenes de datos, y conocimientos de lenguajes de programación orientados a datos como Python, Scala o Java.
• Experiencia con herramientas de orquestación y flujos de datos como Airflow, NiFi o Prefect.
• Conocimientos de bases de datos relacionales y NoSQL.
• Comprensión de formatos de datos como JSON, Parquet, Avro o CSV.
• Experiencia en control de calidad del dato y validaciones automáticas.
• Grado Universitario en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o similar, valorándose formación en bases de datos o análisis de datos.
• Nivel de inglés B2-C1.

Requisitos deseables:

• Experiencia en entornos Big Data con tecnologías como Spark, Hadoop o Flink.
• Conocimientos de arquitecturas Data Lake y Data Warehouse.
• Experiencia en plataformas cloud de datos como Azure, AWS o GCP.
• Conocimientos de streaming de datos con herramientas como Kafka, Kinesis o Pub/Sub.
• Familiaridad con contenedores y Kubernetes.
• Conocimientos básicos de gobierno del dato y metadatos.

Certificaciones valorables:

Certificaciones en herramientas ETL o Big Data.

Habilidades personales:

Pensamiento lógico y orientación a la eficiencia, capacidad analítica y resolución de problemas, organización y documentación técnica, trabajo en equipo con analistas, científicos de datos y arquitectos y proactividad y aprendizaje continuo.