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¿Y si en lugar de construir un Raw Data Vault cada vez, construyes el motor que permita generarlo y evolucionarlo de forma automática? Por favor, verifique que tiene el nivel de experiencia y las cualificaciones adecuadas leyendo la descripción completa de esta oportunidad a continuación. En NTT DATA buscamos una persona con experiencia sénior en Data Engineering y Data Vault para asumir uno de los retos técnicos fundacionales. Tu misión será diseñar e implementar el motor automatizado y dirigido por metadatos que dará soporte al Raw Data Vault y servirá como base técnica reutilizable para las siguientes fases del proyecto. No hablamos únicamente de modelar Hubs, Links o Satellites. Hablamos de construir los mecanismos que permitan generar estructuras, detectar cambios en las fuentes y hacer evolucionar el modelo de datos de manera controlada. Ubicación: España Modalidad: híbrida El reto técnico La primera fase del proyecto tiene una responsabilidad especialmente relevante: establecer los cimientos sobre los que crecerán las siguientes waves de Policy360. Trabajarás sobre una aproximación metadata-driven, donde buena parte del comportamiento de la plataforma deberá quedar parametrizado y automatizado. Tu día a día estará centrado en: Diseñar e implementar el repositorio de metadatos que gobernará la construcción y evolución del Raw Data Vault. Desarrollar mecanismos para la generación automática de Satellites y otras estructuras Data Vault a partir de los metadatos definidos. Implementar procesos capaces de detectar nuevos campos y cambios en las estructuras de origen sin depender de intervenciones manuales constantes. Diseñar estructuras temporales y patrones de procesamiento que permitan incorporar y validar datos antes de su integración definitiva. Definir cómo debe producirse la evolución controlada del Raw Data Vault, preservando trazabilidad, historificación y consistencia. Construir componentes reutilizables que puedan aplicarse en las siguientes waves funcionales de Policy360. Revisar diseño y código desde una perspectiva de calidad, rendimiento, mantenibilidad y extensibilidad. Trabajar junto a ingeniería y arquitectura para resolver decisiones técnicas que condicionarán la evolución futura de la plataforma. ¿Qué buscamos? Buscamos una persona con al menos 6 años de experiencia en Data Engineering y suficiente profundidad técnica para diseñar componentes que después utilizarán otros equipos. Nos interesa especialmente experiencia en: Data Vault / Data Vault 2.0, con conocimiento práctico de Raw Data Vault. Modelado de Hubs, Links, Satellites y patrones de historificación. Diseño de soluciones metadata-driven o configuration-driven. Automatización de procesos de ingestión, transformación o generación de estructuras de datos. Gestión de schema evolution, incorporación de nuevos atributos y cambios en fuentes. SQL avanzado y desarrollo de componentes de ingeniería de datos. Arquitecturas de datos empresariales donde sean relevantes trazabilidad, auditabilidad y evolución controlada. Diseño de frameworks o componentes reutilizables, evitando soluciones específicas para un único caso de uso. Para este rol, el número de años importa menos que una evidencia concreta: haber construido mecanismos que abstraigan, automaticen o estandaricen la ingeniería, y no solamente pipelines individuales. El valor está en diseñar una vez para reutilizar muchas Este proyecto plantea un reto diferente al de una implementación tradicional de Data Vault. La pregunta no será únicamente: "¿Cómo modelamos estos datos?" Sino también: "¿Cómo conseguimos que la plataforma pueda interpretar los metadatos y generar correctamente ese modelo cada vez que llegue una nueva wave?" Eso implica trabajar sobre decisiones de diseño que tendrán efecto mucho después de terminar la primera implementación. Qué debe parametrizarse. Qué debe generarse automáticamente. Cómo detectar un cambio de esquema. Cómo evitar romper estructuras ya existentes. Cómo conservar la trazabilidad. Cómo hacer que el framework sea extensible sin convertirse en una colección de excepciones. Ahí estará buena parte del reto. Ingeniería con impacto arquitectónico En NTT DATA conectamos tecnología y negocio con una aproximación práctica a la transformación digital. En este entorno buscamos especialmente curiosidad tecnológica, búsqueda de excelencia y capacidad para combinar profundidad técnica con visión de conjunto. Esta posición te permitirá seguir muy cerca del código y, al mismo tiempo, trabajar sobre decisiones con impacto arquitectónico. Porque construir una funcionalidad resuelve una necesidad. Construir el mecanismo reutilizable que permitirá resolver las siguientes cambia la escala del problema. ¿Qué encontrarás en NTT DATA? Modelo de trabajo híbrido y horario flexible. Jornada intensiva los viernes y durante los meses de verano. Acceso a NTT DATA University, con formación técnica, metodológica, idiomas y desarrollo de habilidades. Acceso a iniciativas de certificación en tecnologías como AWS, Azure, GCP y otras especialidades. Seguro médico, seguro de vida y accidentes. Opciones de retribución flexible para restauración, transporte y guardería. Programas de voluntariado e iniciativas de impacto social. Una comunidad tecnológica en la que poder contrastar decisiones con profesionales de ingeniería, arquitectura y otras disciplinas. Los materiales internos de esta área recogen expresamente trabajo híbrido, flexibilidad horaria, jornada intensiva, formación y certificaciones, así como seguro médico, seguros de vida y accidentes y retribución flexible. Este reto puede encajarte si... Disfrutas más construyendo un framework que resolviendo diez veces el mismo problema. Si cuando aparece un nuevo requerimiento piensas primero en cómo convertirlo en un patrón reutilizable. Si Data Vault para ti no es únicamente un diagrama con Hubs, Links y Satellites, sino una arquitectura que debe poder automatizarse, gobernarse y evolucionar. xiphteb Y si después de varios años en Data Engineering buscas un reto donde la profundidad técnica siga siendo el centro de tu trabajo. Make THIS the place to grow

Desde LHH Recruitment Solutions seguimos colaborando con una prestigiosa empresa del sector seguros, en pleno proceso de Transformación con el objetivo de posicionarse como la compañía referente dentro del sector seguros. Como parte de este ambicioso reto, actualmente buscamos un/a: Aumente sus posibilidades de llegar a la fase de entrevista leyendo la descripción completa del puesto y enviando su solicitud sin demora. Data Scientist MISIÓN • Únete a la transformación de Santa Lucía y marca la diferencia resolviendo retos reales de negocio con datos e impacto directo en el cliente y en los resultados de la compañía. RESPONSABILIDADES DEL PUESTO • Colaborar con los responsables de su propia unidad y con el resto de las áreas de negocio y técnicas en la definición y desarrollo de proyectos analíticos, de Machine Learning y de IA, incluyendo IA generativa, asegurando el cumplimiento de plazos y expectativas, supervisando los entregables comprometidos e informando de avances, bloqueos y riesgos potenciales de forma proactiva., • Trabajar de la mano con las distintas áreas del Grupo Santalucía y la Red Agencial para entender en profundidad los problemas de negocio, aplicando escucha activa y teniendo en cuenta las particularidades de cada unidad en la definición de soluciones basadas en datos e IA., • Analizar la información existente y proponer nuevas aproximaciones que permitan enriquecerla, incluyendo el uso de datos estructurados y no estructurados, con el objetivo de resolver retos de negocio mediante soluciones analíticas y de IA tradicional y generativa., • Diseñar, evaluar y evolucionar soluciones basadas en Inteligencia Artificial aplicadas a casos de uso reales, asegurando su alineación con los objetivos de negocio y con los estándares técnicos del grupo., • Definir cuándo utilizar modelos de IA generativa frente a modelos de machine learning tradicionales, reglas u otros enfoques analíticos, aplicando criterio técnico y de negocio., • Diseñar y mantener soluciones de IA integradas con datos corporativos, así como definir diferentes métricas de utilidad para el negocio, y para el equipo de Data Science., • Promover el uso responsable y controlado de los datos y de la IA dentro de la compañía, conforme a las políticas internas de seguridad, privacidad, cumplimiento y a los estándares de calidad y legalidad establecidos., • Aportar capacidades de tratamiento y preparación del dato cuando sea necesario, como soporte a soluciones analíticas y de IA, garantizando la calidad de la información utilizada., • Interpretar los resultados de modelos analíticos, de Machine Learning y de sistemas de IA generativa, identificar oportunidades de mejora y proponer estrategias alternativas, comunicando de forma clara los procesos y conclusiones tanto a perfiles técnicos como de negocio., • Definir y supervisar KPIs para monitorizar modelos analíticos y soluciones de IA, incluyendo métricas de rendimiento, calidad, uso, costes, latencia, posibles drifts y métricas de gobierno., • Liderar proyectos de Data Science y AI de manera individual o en colaboración con otros miembros del equipo y con equipos de consultoría externos, actuando como referente técnico., • Mantener y mejorar soluciones analíticas y de IA ya existentes, asegurando su correcta evolución y operatividad en entornos productivos., • Documentar las soluciones desarrolladas, justificando las decisiones técnicas adoptadas y definiendo los procesos operativos asociados., • Colaborar en los procesos de identificación, evaluación y negociación con proveedores de soluciones analíticas y de IA tradicional y generativa, participando en la definición de los requerimientos técnicos y de control necesarios para el correcto desarrollo de los proyectos. EXPERIENCIA, CONOCIMIENTOS Y HABILIDADES REQUERIDAS Experiencia deseada: • Experiencia profesional de al menos 4 años en departamentos de ciencia de datos, con participación en proyectos de analítica avanzada y soluciones de Inteligencia Artificial., • Experiencia práctica en proyectos que incorporen modelos de IA generativa (LLMs), e IA agéntica aplicados a casos de negocio reales., • Conocimiento de técnicas de prompting, y de evaluación de sistemas de Gen AI, así como de buenas prácticas para el aseguramiento de la calidad de los sistemas de Gen AI, como pueden ser el uso de guardarraíles., • Se valorará positivamente haber participado en proyectos del sector del seguro y haber trabajado en otras compañías aseguradoras., • Experiencia en trabajo en equipo., • Experiencia en coordinación y liderazgo de proyectos analíticos y de IA., • Conocimientos avanzados matemáticos y estadísticos, y en técnicas de preparación de datos en bruto (estructurados y no estructurados, incluyendo texto) y creación de modelos de Machine Learning de diferente tipología tales como series temporales, modelos de regresión y apoyo a soluciones de IA generativa., • Experiencia en evaluación, monitorización y mejora de modelos y soluciones de IA generativa, incluyendo métricas de calidad, uso y control de resultados., • Se valorará positivamente el doctorado. Conocimientos Requeridos: • Conocimientos de Python y PySpark, aplicados al desarrollo de soluciones analíticas y de Inteligencia Artificial., • Conocimientos prácticos en el uso de modelos de IA generativa (LLMs) aplicados a casos de negocio., • Conocimiento de métricas y técnicas de evaluación, monitorización y control de calidad en soluciones de IA., • Conocimiento de principios de calidad del dato, seguridad y cumplimiento aplicables a proyectos de analítica avanzada y de IA., • Licenciatura o Grado en Informática, Matemáticas, Físicas, Ingeniería u otra carrera técnica. Habilidades: • Habilidades de comunicación con perfiles técnicos y de negocio, manejo de presentaciones, coordinación de tareas y habilidades de trabajar en equipo en entornos multidisciplinares., • Realización de informes y cuadros de mando en herramientas de reporting para comunicar resultados de modelos analíticos y soluciones de IA., • Capacidad para explicar de forma clara el funcionamiento, limitaciones y resultados de soluciones de IA a audiencias no técnicas., • Mentalidad colaborativa, estamos impulsando el área de Data Science y de IA a través de todo el grupo. Colaborarás con personas de diferentes perfiles y experiencia para desarrollar la mejor solución analítica y de IA que impacte a negocio., • Pensamiento crítico y criterio para evaluar el uso adecuado de IA frente a otros enfoques analíticos. xqysrnh Ubicación: Madrid Beneficios Modalidad de trabajo híbrida, jornada intensiva en verano, flexibilidad horaria y muy buen ambiente de trabajo.