Data Analytics Engineer SQL
Hace 4 días
Madrid, Area Metropolitana (comarca); Comunidad de Madrid, España
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MioGroup es una consultora estratégica experta en la integración de servicios de marketing y transformación digital, orientada a aportar un impacto medible en la cuenta de resultados de nuestros clientes, mediante el uso de la tecnología.
Healthcare: Seguro médico a cargo de la compañía y fisioterapeuta en la oficina.
Teletrabajo: bolsa de días al mes para usar como mejor te venga y ampliación de éstos en periodos vacacionales.
Conciliación: jornada intensiva, horario flexible...
Formación y plan de carrera individualizado
Buscamos un Data Engineer con experiencia en el diseño, construcción y mantenimiento de infraestructuras de datos escalables y eficientes.
Este rol será clave para garantizar la calidad, consistencia y disponibilidad de los datos en toda la organización, colaborando estrechamente con científicos de datos, analistas y otros equipos técnicos.
Infraestructura de Datos
Diseñar, construir y mantener sistemas de infraestructura de datos escalables y eficientes.
Crear y optimizar pipelines de datos para integrar diversas fuentes de datos en tiempo real o en batch.
Implementar y mantener bases de datos relacionales y no relacionales.
Garantizar la calidad, consistencia y seguridad de los datos a lo largo de todo el proceso.
Monitorear y mejorar el rendimiento de los sistemas de datos.
Diseñar procesos de limpieza, transformación y enriquecimiento de datos.
Trabajar en colaboración con científicos de datos, analistas y otros equipos para garantizar el acceso adecuado a los datos.
Participar en la planificación y definición de arquitecturas de datos que respalden proyectos estratégicos.
Lenguajes de programación
Bases de datos
Relacionales: Experiencia con bases de datos como PostgreSQL, MySQL o SQL Server.
NoSQL: Conocimiento práctico de herramientas como MongoDB, Cassandra o DynamoDB.
Herramientas y tecnologías de Big Data
Cloud Computing (experiencia en al menos una plataforma)
Versionado y control de código
Terraform, Docker, Kubernetes (para infraestructura como código y despliegue).
Resolución de problemas complejos y atención al detalle.
Adaptabilidad para trabajar en entornos ágiles y dinámicos.
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