Data Engineer | Jungle

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.
Es una posición con autonomía real. 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. **Responsabilidades principales*
* *Ingesta e integración con los sistemas de negocio*
• Diseñar, 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 dato*
• Desarrollar transformaciones SQL con Dataform sobre BigQuery, siguiendo los estándares y patrones definidos por el Lead.
• Implementar las capas Silver y Gold de la arquitectura Medallion: limpieza, tipado, renombrado, dimensiones comunes de grupo y cálculo de KPIs.
• Aplicar controles de calidad del dato mediante assertions: consistencia, duplicados, validación de rangos y coherencia entre capas.*DataOps y buenas prácticas*
• Trabajar 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 dato*
• Aplicar 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 27001, en coordinación con Ciberseguridad.*Colaboración*
• Colaborar 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 imprescindibles• *Experiencia
* : 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. Se pedirá un caso concreto con fuente, volumen y problemas encontrados.
• 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 deseables• Experiencia integrando ERP por API o SuiteQL (NetSuite u otros), CRM o HRIS.
• Conocimiento de Dataform u otras herramientas de transformación (dbt, etc.), incluidas assertions y entornos.
• 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 rol• *Atención al detalle
* : rigor en el trabajo con datos, consciente de que un error en un pipeline puede afectar a un cierre financiero o a una decisión de negocio.
• *Autonomía
* : capacidad para sacar el trabajo adelante y resolver problemas técnicos sin supervisión, incluida la operación de la plataforma durante ausencias del Lead.
• *Orientación al dato como producto
* : entiende que el analista y el negocio son clientes de la plataforma, con necesidades de disponibilidad y trazabilidad.
• *Colaboración
* : trabajo en equipo, recepción de feedback constructivo y comunicación de bloqueos a tiempo.
• *Iniciativa
* : perfil que propone y pregunta cuando algo no está claro, en lugar de esperar a que le indiquen cada paso.
• *Disciplina documental
* : deja escrito lo que construye, porque la continuidad del equipo depende de ello. **Condiciones, beneficios y bienestar*
*
• *Reporte* directo al Lead Data & AI Engineer, dentro de la Dirección de Digital, Data & AI.
• Incorporación a un equipo de datos con alto impacto, donde el trabajo es visible y el aprendizaje rápido.
• Stack GCP moderno en uso productivo real, con exposición a datos de negocio de múltiples compañías y dominios desde el primer día.
• Trabajo directo sobre la plataforma de datos e IA del grupo, declarada prioridad estratégica.
• Recorrido de crecimiento dentro del área de datos de la compañía.
• Contrato indefinido a jornada completa.
• *Oficinas* : Nuestras instalaciones son nuevas y están ubicadas en el complejo Madnun de Méndez Álvaro; rodeados de restaurantes, gym, comercios y zonas nuevas.
• ***Horario y modalidad
* :*
* L-J 09:00 a 18:30 pm, jornada intensiva todos los viernes del año y horario especial de verano. Formato híbrido (2 días de teletrabajo, 3 días presencial).
• ***Compensación inteligente
* :*
* Programa de retribución flexible abarcando servicios de seguro médico privado (DKV), transporte, restauración y guardería.
• ***Vacaciones
* :*
* 23 días laborales (10 a disfrutar en agosto) + 24 y 31 de diciembre.
• *Bienestar* : Disfrutarás de tarifas reducidas en servicios de fisioterapia y tendrás acceso a eventos culturales y clases/clubs deportivos. **¿Qué pasará ahora?*
* Aquí creemos en el toque humano y revisaremos tu candidatura personalmente (nada de algoritmos fríos). Si vemos que hay chispa, te contactaremos para una entrevista virtual.*En Jungle celebramos la diversidad. Buscamos talento sin etiquetas, valorando cada perspectiva única
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