Ingeniero/a de datos AWS SQL, hibrido
Hace 4 días
Barcelona, Barcelonés (comarca); Provincia de Barcelona; Cataluña, España
METRICA
Jornada completa
Gratis con email o Google
Guarda esta oferta y sigue tu búsqueda
Crea una cuenta gratis para guardar empleos, crear alertas y volver a esta oferta desde tu panel.
Gratis con email o Google
Metrica busca un/a Ingeniero/a de Datos para un proyecto del Sector de Defensa. Condiciones
Ubicación oficina: Barcelona
Modalidad: Híbrido ( Hibrido 60% teletrabajo/40 presencial )
Equipo proporcionado por el cliente por motivos de seguridad.
SBA: Según experiencia del candidato.
Funciones
Diseñar y mantener pipelines de datos robustos y escalables.
Implementar procesos de ingesta, transformación y carga de información.
Garantizar la calidad, consistencia y trazabilidad del dato y monitorizar el rendimiento optimizando tiempos de procesamiento.
Colaborar con arquitectos de datos y equipos de BI e IA.
Documentar flujos de datos y dependencias técnicas
Participar en la automatización y despliegues CI/CD de pipelines.
Si cumples con los requisitos y estás buscando un nuevo desafío profesional en un entorno estimulante, te invitamos a formar parte de nuestro equipo.
Requisitos
Imprescindibles:
Se requiere
experiencia mínima de 2 años como ingeniero/a de datos. Experiencia en diseño e implementación de pipelines ETL y ELT. Dominio de SQL avanzado y manipulación de grandes volúmenes de datos, y conocimientos de lenguajes de programación orientados a datos como Python, Scala o Java. Experiencia con herramientas de orquestación y flujos de datos como Airflow, NiFi o Prefect. Conocimientos de bases de datos relacionales y NoSQL. Comprensión de formatos de datos como JSON, Parquet, Avro o CSV. Experiencia en control de calidad del dato y validaciones automáticas. Grado Universitario en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o similar, valorándose formación en bases de datos o análisis de datos. Nivel de inglés B2-C1. Requisitos deseables: Experiencia en entornos Big Data con tecnologías como Spark, Hadoop o Flink. Conocimientos de arquitecturas Data Lake y Data Warehouse. Experiencia en plataformas cloud de datos como Azure, AWS o GCP. Conocimientos de streaming de datos con herramientas como Kafka, Kinesis o Pub/Sub. Familiaridad con contenedores y Kubernetes. Conocimientos básicos de gobierno del dato y metadatos. Certificaciones valorables: Certificaciones en herramientas ETL o Big Data. Habilidades personales: Pensamiento lógico y orientación a la eficiencia, capacidad analítica y resolución de problemas, organización y documentación técnica, trabajo en equipo con analistas, científicos de datos y arquitectos y proactividad y aprendizaje continuo.
Se requiere
experiencia mínima de 2 años como ingeniero/a de datos. Experiencia en diseño e implementación de pipelines ETL y ELT. Dominio de SQL avanzado y manipulación de grandes volúmenes de datos, y conocimientos de lenguajes de programación orientados a datos como Python, Scala o Java. Experiencia con herramientas de orquestación y flujos de datos como Airflow, NiFi o Prefect. Conocimientos de bases de datos relacionales y NoSQL. Comprensión de formatos de datos como JSON, Parquet, Avro o CSV. Experiencia en control de calidad del dato y validaciones automáticas. Grado Universitario en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o similar, valorándose formación en bases de datos o análisis de datos. Nivel de inglés B2-C1. Requisitos deseables: Experiencia en entornos Big Data con tecnologías como Spark, Hadoop o Flink. Conocimientos de arquitecturas Data Lake y Data Warehouse. Experiencia en plataformas cloud de datos como Azure, AWS o GCP. Conocimientos de streaming de datos con herramientas como Kafka, Kinesis o Pub/Sub. Familiaridad con contenedores y Kubernetes. Conocimientos básicos de gobierno del dato y metadatos. Certificaciones valorables: Certificaciones en herramientas ETL o Big Data. Habilidades personales: Pensamiento lógico y orientación a la eficiencia, capacidad analítica y resolución de problemas, organización y documentación técnica, trabajo en equipo con analistas, científicos de datos y arquitectos y proactividad y aprendizaje continuo.