Senior Engineer, Data Engineering
3 days ago
Madrid
MioGroup es una consultora estratégica experta en la integración de servicios de marketing y transformación digital, orientada a aportar un impacto medible en la cuenta de resultados de nuestros clientes, mediante el uso de la tecnología. ¿Esta es nuestra web &##128071; Healthcare: Seguro médico a cargo de la compañía y fisioterapeuta en la oficina. Teletrabajo: bolsa de días al mes para usar como mejor te venga y ampliación de éstos en periodos vacacionales. Conciliación: jornada intensiva, horario flexible... Formación y plan de carrera individualizado Buscamos un Data Engineer con experiencia en el diseño, construcción y mantenimiento de infraestructuras de datos escalables y eficientes. Este rol será clave para garantizar la calidad, consistencia y disponibilidad de los datos en toda la organización, colaborando estrechamente con científicos de datos, analistas y otros equipos técnicos. Infraestructura de Datos Diseñar, construir y mantener sistemas de infraestructura de datos escalables y eficientes. Crear y optimizar pipelines de datos para integrar diversas fuentes de datos en tiempo real o en batch. Implementar y mantener bases de datos relacionales y no relacionales. Garantizar la calidad, consistencia y seguridad de los datos a lo largo de todo el proceso. Monitorear y mejorar el rendimiento de los sistemas de datos. Diseñar procesos de limpieza, transformación y enriquecimiento de datos. Trabajar en colaboración con científicos de datos, analistas y otros equipos para garantizar el acceso adecuado a los datos. Participar en la planificación y definición de arquitecturas de datos que respalden proyectos estratégicos. Lenguajes de programación Python. SQL. Bash, Java, Scala, R o Julia. Bases de datos Relacionales: Experiencia con bases de datos como PostgreSQL, MySQL o SQL Server. NoSQL: Conocimiento práctico de herramientas como MongoDB, Cassandra o DynamoDB. Herramientas y tecnologías de Big Data DBT (Data Build Tool). Hadoop, Kafka, Flink. Apache Airflow, SSIS. Apache Spark. Cloud Computing (experiencia en al menos una plataforma): AWS: Redshift, Glue, S3, Lambda, Step Functions, Athena. Google Cloud Platform: BigQuery, Dataflow. Microsoft Azure: Data Factory, Synapse. Versionado y control de código ~ Git, GitHub, Bitbucket. Terraform, Docker, Kubernetes (para infraestructura como código y despliegue). Resolución de problemas complejos y atención al detalle. Adaptabilidad para trabajar en entornos ágiles y dinámicos. ¡¡