Lead Data Engineer

• Implementación de canales de procesamiento de datos no analíticos de fuentes internas y externas, enriquecimiento de datos y almacenamiento en el lago de datos.
• activar procesos de gobernanza de la calidad de los datos para garantizar la calidad, la coherencia, la precisión y el cumplimiento, así como el linaje de los datos
• trabajar en estrecha colaboración con el equipo de ciencia de datos para facilitar el uso de datos y la implementación de algoritmos de aprendizaje automático en producción.

• Ingestión de flujos de datos de diferentes fuentes en la nube y on-premise
• implementación de procesos de procesamiento de datos no analíticos
• implementación de flujos para alimentar otros sistemas
• industrialización de procesos analíticos escritos por científicos de datos
• garantizar que los datos sean precisos y coherentes, gracias al uso de herramientas específicas como herramientas de gestión de metadatos, diccionario de datos, etc.
• comprobar que la plataforma de big data funciona correctamente, en particular verificando el correcto funcionamiento de las tuberías, monitorizando los tiempos ETL y la coherencia de los datos de salida.
• supervisión de las actividades de desarrollo para que sean consistentes con las tecnologías utilizadas y sigan las mejores prácticas definidas por el grupo

• Experiencia en la creación de soluciones basadas en datos en entornos nativos de la nube.

• Experiencia con herramientas y técnicas de calidad y gobernanza de datos.

• Conocimiento y uso de al menos una de las diversas pilas de big data en la nube de GCP, AWS o Azure.

• conocimiento profundo de los lenguajes Python y SQL, se valora el conocimiento de bash

• conocimiento de los principales marcos de Big Data, en particular Spark Hive Airflow

• conocimiento de los principios del modelado y gestión de datos en tiempo real

• Visión a largo plazo sobre cómo hacer avanzar la infraestructura de datos al siguiente nivel, explorando y evaluando nuevas tecnologías según corresponda.

• Buena capacidad para comunicarse en inglés o español.

• Se aceptan conocimientos de tecnologías y habilidades de análisis como científico de datos.

• Seguro de vida
• Restaurante de empresa (comida en sus instalaciones por 1 euro al día)
• Parking dentro del recinto
• Plan de retribución flexible
• Beneficios por convenio: ayuda a las gafas, ayuda por nacimiento hijo, etc….
• Horario flexible. Son 36 horas/semana. El horario dependerá del área.
• Vacaciones:

• 28 días laborables
• El 24 y 31 diciembre
• + 3 días más por asuntos propios
• 2 días de teletrabajo.

Michael Page