Data Engineer SQL, hibrido

Buscamos un Data Engineer con experiencia para incorporarse al equipo de la Plataforma de Datos e IA de Jungle y asumir la ingesta, la operación y la evolución de la plataforma de datos corporativa sobre Google Cloud Platform.
La persona trabajará bajo el criterio técnico del Lead Data & AI Engineer y será la responsable de que los datos de los sistemas de negocio del grupo lleguen a la plataforma completos, a tiempo y con control.
Se espera que pueda sostener la operación de la plataforma de forma independiente durante ausencias del Lead: pipelines corriendo, incidencias resueltas y cierres ejecutados sin supervisión continua.
Trabajarás sobre un stack moderno en uso productivo, en un grupo de más de diez compañías, con datos de negocio de todas ellas y colaboración directa con Finanzas, Comercial, Personas y el resto de áreas corporativas.
Te incorporarás a Jungle, una consultora que transforma negocios desde un modelo integrado que conecta diseño, comunicación y tecnología para generar diferenciación y un impacto medible en el negocio de nuestros clientes.
Acompañamos a las compañías desde la construcción de marca y la activación cultural hasta la experiencia digital, el desarrollo web y e-commerce, eliminando la fragmentación entre agencias creativas, consultoras y proveedores tecnológicos.
Ingesta e integración con los sistemas de negocioDiseñar, desarrollar y operar los procesos de ingesta desde los sistemas corporativos del grupo (ERP, CRM, HRIS, gestión de gastos, tesorería y herramientas documentales) hacia la capa Bronze.
Resolver la integración por API de principio a fin: autenticación (OAuth, tokens, cuentas de integración dedicadas), paginación, límites de peticiones, cargas incrementales y reprocesos.
Sustituir las extracciones manuales y las conexiones informales al dato por ingestas gobernadas dentro de la plataforma.
Transformación y calidad del datoDesarrollar transformaciones SQL con Dataform sobre BigQuery, siguiendo los estándares y patrones definidos por el Lead.
Aplicar controles de calidad del dato mediante assertions: consistencia, duplicados, validación de rangos y coherencia entre capas.
DataOps y buenas prácticasTrabajar con GitHub siguiendo los flujos del equipo, con revisión de código por pull request.
Mantener los flujos de integración y despliegue continuo con Cloud Build y la promoción entre entornos de desarrollo y producción.
Gestionar secretos con Secret Manager y aplicar el modelo de permisos de Cloud IAM con cuentas de servicio por pipeline.
Seguridad y gobierno del datoAplicar la segregación del dato entre compañías del grupo y el principio de mínimo privilegio en BigQuery.
Tratar con especial cuidado el dato personal y de personas, que llega a la plataforma minimizado y con acceso restringido.
Trabajar dentro del sistema de gestión de seguridad de la información del grupo, certificado bajo ISO *, en coordinación con Ciberseguridad.
ColaboraciónColaborar con los dominios de negocio para traducir sus necesidades de datos en fuentes, modelos y KPIs.
Preparar y servir el dato gobernado que consumen los casos de IA del equipo, en coordinación con el AI Engineer.
Requisitos imprescindiblesExperiencia : 3-5 años en roles de Data Engineering, con experiencia demostrable en entornos productivos.
Formación: Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística o similar.
Integración por API: Ingestas en producción desde APIs de sistemas de negocio, con autenticación, paginación y carga incremental resueltas por el candidato.
Python: Estructuras de datos, manejo de ficheros, consumo de APIs REST y desarrollo de jobs de ingesta en producción.
Nivel avanzado de SQL: consultas complejas, joins, agregaciones, funciones de ventana y transformaciones.
Git/GitHub: Manejo de commits, ramas y pull requests.
Cloud: Experiencia en entornos productivos sobre Google Cloud Platform, o sobre otro proveedor cloud con disposición a reconvertir.
Data Warehouse: Experiencia con BigQuery u otra solución de Data Warehouse cloud en producción.
Autonomía operativa: Experiencia resolviendo incidencias de producción y guardias o soporte de pipelines críticos.
Actitud: Perfil proactivo, autónomo y orientado a resultados.
Requisitos deseablesExperiencia integrando ERP por API o SuiteQL (NetSuite u otros), CRM o HRIS.
Experiencia con Cloud Run, Cloud Workflows y Cloud Scheduler.
Infraestructura como código (Terraform) y prácticas de DataOps.
Familiaridad con arquitecturas de datos en capas (Bronze / Silver / Gold o similares).
Conocimiento de herramientas de gobierno y catálogo del dato (Dataplex u otras).
Conocimientos de Pandas u otras librerías Python orientadas al tratamiento de datos.
Experiencia en entornos multiempresa o con segregación del dato por sociedad.
Interés por la inteligencia artificial y los servicios de GCP relacionados (Vertex AI, ADK).
Competencias clave para este rolAtención al detalle : rigor en el trabajo con datos, consciente de que un error en un pipeli