Data Engineer Senior – Data

Ubicación: Madrid, España
Modalidad: Híbrida, con posibilidad de modalidad remota
Jornada: Completa
Área: Data & AI
Experiencia: 5 años o más

Sobre el puesto

En Grupo Tecdata buscamos incorporar un/a Data Engineer Senior para nuestro equipo de Data & AI. Buscamos un perfil con sólida experiencia en ingeniería y plataformas de datos, capaz de diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones de datos con autonomía técnica y responsabilidad sobre su calidad, rendimiento y operabilidad. Participarás en proyectos de modernización de plataformas, integración, transformación y gobierno del dato, colaborando con especialistas de BI, Data Science e Inteligencia Artificial para construir soluciones escalables y reutilizables para nuestros clientes. Trabajarás directamente con el Data Lead, actuando como referente técnico en los proyectos asignados y contribuyendo al crecimiento de nuestra práctica de Data.

Responsabilidades principales

Diseño e implementación de soluciones de datos

• Diseñar e implementar pipelines, modelos y arquitecturas de datos batch y, cuando sea necesario, de procesamiento en tiempo real.
• Participar en proyectos de migración y modernización de plataformas de datos.
• Definir soluciones de integración, almacenamiento y transformación.
• Optimizar el rendimiento, la fiabilidad y los costes de las plataformas.
• Incorporar pruebas, observabilidad, mecanismos de recuperación ante fallos y procedimientos de operación.

Calidad y gobierno del dato

• Implantar controles de calidad, trazabilidad, linaje y gestión de accesos.
• Garantizar que los datos estén preparados para soluciones de BI, analítica y Machine Learning.
• Colaborar con los equipos de IA en la preparación y actualización de fuentes de datos para soluciones RAG y sistemas de agentes.
• Coordinar los requisitos de privacidad y seguridad con los equipos responsables.

Liderazgo técnico y colaboración

• Asumir el liderazgo técnico de proyectos o equipos cuando sea necesario.
• Descomponer tareas, revisar código, mentorizar perfiles junior y gestionar riesgos técnicos.
• Participar en estimaciones, diseños técnicos, demostraciones y pruebas de concepto (PoC).
• Colaborar con el Data Lead y el equipo comercial en propuestas técnicas y preventa.
• Desarrollar estándares, aceleradores y componentes reutilizables para la práctica de Data.
• Compartir conocimiento y buenas prácticas con los equipos internos y colaboradores.

Requisitos imprescindibles

• Al menos 5 años de experiencia en Ingeniería de Datos, participando en el desarrollo y puesta en producción de soluciones.
• Al menos 3 años de experiencia con plataformas de datos cloud y proyectos para clientes.
• Dominio de SQL avanzado y Python, incluyendo optimización de consultas y rendimiento.
• Experiencia en integración de fuentes, modelado de datos y desarrollo de pipelines ETL/ELT.
• Conocimientos de metodologías de modelado: dimensional/Kimball, Data Vault, SCD y 3NF.
• Experiencia con procesamiento distribuido mediante Spark/PySpark, tanto en batch como en streaming.
• Experiencia sólida en al menos una plataforma de datos: Databricks, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric o Cloudera, entre otras tecnologías equivalentes.
• Experiencia con herramientas de transformación y orquestación como dbt y Airflow, o alternativas como Data Factory, Cloud Composer o Databricks Workflows.
• Conocimientos de control de versiones, testing, CI/CD, monitorización y resolución de incidencias.
• Experiencia con infraestructura como código, preferiblemente Terraform.
• Conocimiento de arquitecturas Lakehouse y formatos abiertos: Delta Lake, Apache Iceberg y Parquet.
• Experiencia implantando controles de calidad del dato, como dbt tests o Great Expectations.
• Español fluido e inglés profesional.
• Experiencia trabajando en metodologías ágiles y colaborando directamente con clientes y equipos de negocio.

Se valorará especialmente

• Experiencia en migraciones desde entornos on-premise y adopción de servicios gestionados cloud.
• Conocimientos de BI, MLOps y gobierno del dato.
• Experiencia en sectores regulados y proyectos con equipos distribuidos.
• Certificaciones en Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, AWS o Google Cloud.
• Herramientas de catálogo y linaje: Unity Catalog, Microsoft Purview, Collibra o Dataplex.
• Kafka, Event Hubs, arquitecturas orientadas a eventos y CDC (Debezium, Fivetran, Airbyte).
• Preparación de datos para soluciones de IA: ingesta documental para RAG, embeddings, bases de datos vectoriales y capas semánticas.
• Conocimientos de RGPD