Data Engineer

Buscamos incorporar a la Digital Supply Chain & Innovation (DSI) de NTT DATA un perfil Data Engineer con interés en desarrollar soluciones avanzadas de datos, Inteligencia Artificial Generativa y sistemas agénticos aplicados a Supply Chain y Manufacturing, en Barcelona o Madrid.

El perfil se integrará en equipos multidisciplinares encargados de diseñar, construir y evolucionar soluciones de IA preparadas para entornos empresariales e industriales, trabajando en la intersección entre Data Engineering, Cloud, AI Engineering y arquitectura IT/OT.

No buscamos únicamente un perfil orientado a construir pipelines de datos, sino un ingeniero capaz de entender cómo los datos deben ser capturados, contextualizados, gobernados y servidos para convertirse en la base de copilotos, agentes de IA, sistemas de decisión y soluciones inteligentes desplegadas sobre procesos reales de negocio.

Qué harás en tu día a día:

• Construir y mantener pipelines de ingestión, transformación y procesamiento de datos, tanto batch como near-real-time o event-driven.
• Integrar información procedente de múltiples sistemas empresariales e industriales: ERP, MES, WMS, TMS, APS, bases de datos, APIs, IoT, plataformas OT y fuentes documentales.
• Construir capas de datos que permitan a LLMs y agentes de IA acceder de forma controlada a información corporativa, incluyendo patrones de Retrieval-Augmented Generation (RAG), búsqueda híbrida y recuperación estructurada.
• Diseñar mecanismos de integración de datos para arquitecturas agénticas mediante APIs, eventos, herramientas, servicios y protocolos de integración como MCP, cuando aplique.
• Participar en el diseño e implementación de Data Products y Data Contracts, estableciendo esquemas, calidad, ownership, SLAs, versionado y mecanismos de observabilidad.
• Implementar pipelines para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, incluyendo estrategias de chunking, embeddings, indexación y enriquecimiento de metadatos.
• Diseñar y operar soluciones sobre arquitecturas Lakehouse y Cloud Data Platform, aplicando principios de escalabilidad, resiliencia, seguridad y eficiencia.
• Integrar soluciones cloud con entornos industriales y arquitecturas IT/OT, incluyendo APIs, eventos, IoT y patrones basados en Unified Namespace (UNS).
• Colaborar con perfiles de arquitectura, AI Engineering, Data Science y especialistas de negocio para transformar necesidades de Supply Chain y Manufacturing en soluciones técnicamente viables.
• Participar en la construcción de aceleradores, conectores, componentes y patrones reutilizables que puedan emplearse en diferentes clientes, plantas y casos de uso.
• Definir e implementar mecanismos de Data Quality, observabilidad y monitorización, permitiendo identificar problemas de completitud, consistencia, frescura o disponibilidad de los datos.
• Aplicar prácticas de CI/CD, Infrastructure as Code, testing y automatización al ciclo de vida de las plataformas y productos de datos.
• Participar en PoCs y experimentación tecnológica, evaluando nuevas tecnologías y determinando su viabilidad, rendimiento y escalabilidad antes de su industrialización.
• Contribuir a la evolución de las arquitecturas de referencia de la DSI para soluciones de GenAI, Agentic AI, Supply Chain y Manufacturing.

¿Qué conocimientos valoramos para dicho proyecto?

• Capacidad para diseñar soluciones, no únicamente implementar especificaciones cerradas.
• Buen conocimiento de SQL y modelado de datos relacional y analítico.
• Experiencia programando principalmente en Python y desarrollando componentes de procesamiento de datos.
• Experiencia construyendo procesos ETL/ELT y pipelines de integración.
• Conocimiento de arquitecturas de datos modernas: Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse y arquitecturas medallion.
• Experiencia con tecnologías de procesamiento distribuido como Spark.
• Conocimiento de formatos y tecnologías de almacenamiento de datos como Parquet y Delta Lake.
• Experiencia trabajando con bases de datos relacionales y capacidad para comprender distintos patrones de persistencia.
• Conocimiento de APIs REST, integración entre sistemas y arquitecturas orientadas a servicios.
• Familiaridad con tecnologías cloud y con los principios de seguridad, identidad, networking y despliegue necesarios para operar una plataforma de datos empresarial.
• Capacidad para diseñar soluciones teniendo en cuenta rendimiento, escalabilidad, resiliencia, mantenibilidad y coste.
• Buenas prácticas de desarrollo: Git, testing, CI/CD, documentación y revisión de código.
• Capacidad para traba