Prácticas Data Architect | Data Engineer

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Perfil que buscamos Buscamos personas cursando el Máster en Big Data o Informática, con un alto nivel de inglés (C1), motivadas por desarrollarse en un entorno tecnológico y dinámico. Objetivos Generales
• Comprender y experimentar con las tecnologías, herramientas y procesos actuales utilizados en la Ingeniería de Datos, incluyendo ingestión, transformación, modelado y almacenamiento de datos.
• Participar en la evaluación crítica de la calidad, eficiencia y seguridad de los procesos de tratamiento de datos dentro de un entorno corporativo.
• Aprender buenas prácticas para la integración responsable, segura y eficiente de pipelines y sistemas de datos en productos y servicios reales. Funciones y Tareas / Actividades a Desarrollar Ingestión, Procesamiento y Transformación de Datos
• Diseño, evaluación y uso de pipelines de datos para tareas específicas, como ingestión desde APIs, bases de datos, ficheros o servicios externos.
• Desarrollo de procesos de limpieza, validación, transformación y normalización de datos mediante Python, SQL u otras herramientas de procesamiento.
• Comparativa de rendimiento y eficiencia entre diferentes métodos y tecnologías de procesamiento (por ejemplo, bases de datos relacionales vs. NoSQL, procesos batch vs. streaming). Desarrollo e Integración de Soluciones
• Diseño y construcción de pipelines de datos para soportar casos de uso como analítica, reporting o consumo por aplicaciones internas.
• Uso de herramientas de orquestación y automatización (como Airflow, Prefect, cron, u orquestadores internos) para gestionar flujos de datos.
• Desarrollo de soluciones de integración entre distintas fuentes de datos, incluyendo APIs, bases de datos corporativas y sistemas externos.
• Integración de pipelines de datos en servicios backend desarrollados en Python u otros lenguajes, así como en paneles o aplicaciones de visualización (por ejemplo, Power BI, Streamlit o dashboards internos). Evaluación, Seguridad y Gobernanza del Dato
• Diseño y ejecución de tests de calidad de datos (validaciones, controles automáticos, seguimiento de integridad y consistencia).
• Revisión de aspectos éticos y de seguridad en el manejo del dato: privacidad, tratamiento de información sensible, permisos y gobernanza interna.
• Documentación de procesos, datasets, resultados y aprendizajes de forma clara y estructurada para el equipo de ingeniería y analítica.

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