Data Engineer | Python + SQL + ETL | 100% Remoto
Hace 18 horas
madrid, España
Grupo TECDATA Engineering
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
Al continuar, aceptas nuestros Términos & Política de Privacidad.
Desde Tecdata Engineering buscamos incorporar un/a Ingeniero/a de Datos / Data Engineer para un proyecto estable en Seidor , trabajando en un entorno técnico, open source y muy orientado al desarrollo hands-on .
Si eres de los perfiles que disfrutan picando código desde cero , trabajando directamente con Python y SQL y construyendo soluciones de datos sin depender de herramientas visuales de ETL, esta oportunidad puede interesarte
Modalidad: 100% remoto
SBA: 33.000 € brutos/año
Experiencia: 4-5 años
Horario: Alta flexibilidad horaria, con salida aproximada a las 17:00 h y jornada intensiva los viernes.
Proyecto: Estable
¿Qué buscamos? Un/a Data Engineer altamente técnico/a , con una sólida base en bases de datos relacionales, Data Warehousing, Python y SQL.
El proyecto trabaja con StarRocks como motor analítico de alto rendimiento, por lo que buscamos una persona con una buena base en entornos OLAP y capacidad para aprender rápidamente nuevas tecnologías.
Requisitos imprescindibles Python
Desarrollo de scripts desde cero para tratamiento e ingesta de datos.
Procesamiento de archivos, especialmente CSV.
Gestión eficiente de memoria y estructuras de datos.
Gestión robusta de errores durante las ingestas.
SQL Avanzado
Consultas complejas, joins, agregaciones y filtros.
Detección y tratamiento de duplicados y registros huérfanos.
Dominio de Window Functions.
Sólidos conocimientos de relaciones entre tablas.
PostgreSQL
Experiencia con grandes volúmenes de datos.
Creación y optimización de índices.
Análisis de planes de ejecución mediante EXPLAIN.
Capacidad para identificar problemas de rendimiento y optimizar consultas.
ETL / ELT mediante código
Diseño y desarrollo de pipelines de datos programados a medida.
Cargas incrementales y cargas completas.
Gestión de errores y fallos durante una ingesta.
Controles de calidad e integridad de datos mediante código.
Se valorará Experiencia con StarRocks o bases de datos analíticas similares: ClickHouse, Apache Doris, etc.
Conocimientos sólidos de Data Warehousing.
Modelos en estrella, tablas de hechos y dimensiones.
Diferencias entre arquitecturas OLTP y OLAP.
Git y buenas prácticas de desarrollo.
Experiencia con Apache Airflow, Cron u otras herramientas de orquestación open source.
Conocimientos básicos de visualización de datos, como Power BI.
#J-18808-Ljbffr
Si eres de los perfiles que disfrutan picando código desde cero , trabajando directamente con Python y SQL y construyendo soluciones de datos sin depender de herramientas visuales de ETL, esta oportunidad puede interesarte
Modalidad: 100% remoto
SBA: 33.000 € brutos/año
Experiencia: 4-5 años
Horario: Alta flexibilidad horaria, con salida aproximada a las 17:00 h y jornada intensiva los viernes.
Proyecto: Estable
¿Qué buscamos? Un/a Data Engineer altamente técnico/a , con una sólida base en bases de datos relacionales, Data Warehousing, Python y SQL.
El proyecto trabaja con StarRocks como motor analítico de alto rendimiento, por lo que buscamos una persona con una buena base en entornos OLAP y capacidad para aprender rápidamente nuevas tecnologías.
Requisitos imprescindibles Python
Desarrollo de scripts desde cero para tratamiento e ingesta de datos.
Procesamiento de archivos, especialmente CSV.
Gestión eficiente de memoria y estructuras de datos.
Gestión robusta de errores durante las ingestas.
SQL Avanzado
Consultas complejas, joins, agregaciones y filtros.
Detección y tratamiento de duplicados y registros huérfanos.
Dominio de Window Functions.
Sólidos conocimientos de relaciones entre tablas.
PostgreSQL
Experiencia con grandes volúmenes de datos.
Creación y optimización de índices.
Análisis de planes de ejecución mediante EXPLAIN.
Capacidad para identificar problemas de rendimiento y optimizar consultas.
ETL / ELT mediante código
Diseño y desarrollo de pipelines de datos programados a medida.
Cargas incrementales y cargas completas.
Gestión de errores y fallos durante una ingesta.
Controles de calidad e integridad de datos mediante código.
Se valorará Experiencia con StarRocks o bases de datos analíticas similares: ClickHouse, Apache Doris, etc.
Conocimientos sólidos de Data Warehousing.
Modelos en estrella, tablas de hechos y dimensiones.
Diferencias entre arquitecturas OLTP y OLAP.
Git y buenas prácticas de desarrollo.
Experiencia con Apache Airflow, Cron u otras herramientas de orquestación open source.
Conocimientos básicos de visualización de datos, como Power BI.
#J-18808-Ljbffr