Key Facts

Remote From:

Full time

Mid-level (2-5 years)

Spanish

Hard Skills

Data Transformation Database Normalization Data Quality Assessment Version Control Data Integration Data Cleansing Data Quality Assessment Cloud Computing Advanced Analytics Machine Learning Data Warehouse Architectures Process Management Data Lakes Cross-Functional Collaboration Stakeholder Communications Internal Documentation

Roles & Responsibilities

Proficiency in Python for data processing and transformation
Advanced SQL skills (complex joins, aggregations, and window functions)
Experience developing productive ETL/ELT processes
Knowledge of relational data modeling and normalization

Requirements:

Develop and maintain ETL/ELT data processes using Python and SQL
Integrate and consolidate data from multiple sources ensuring coherence and consistency
Build datasets and analytic tables ready for consumption by AI models
Implement basic data quality checks and validate the reliability of information

Job description

Tecdata Engineering, empresa especializada en IT en plena expansión, requiere incorporar a su equipo un/a Data Ops/Analytics Engineer en Málaga con al menos 2 años de experiencia.

Buscamos un perfil Data Ops / Analytics Engineer para incorporarse a un entorno profesional orientado al uso avanzado de datos y analítica. La persona seleccionada será responsable de preparar, estructurar y mantener datos de alta calidad que sirvan de base para iniciativas de analítica avanzada e inteligencia artificial.

El rol combina trabajo técnico en transformación y modelado de datos con una comprensión funcional de cómo los datos son consumidos por modelos analíticos y procesos automatizados.

Responsabilidades:

Desarrollar y mantener procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL/ELT) utilizando Python y SQL.
Integrar y consolidar datos procedentes de múltiples fuentes, asegurando su coherencia y consistencia.
Implementar procesos de limpieza, unificación y normalización de datos.
Diseñar y mantener modelos de datos relacionales y normalizados.
Construir datasets y tablas analíticas preparados para su consumo por modelos de inteligencia artificial.
Implementar controles básicos de calidad del dato y validar la fiabilidad de la información.
Documentar transformaciones, estructuras de datos y reglas de negocio.
Colaborar con perfiles analíticos y técnicos para entender y traducir requisitos de datos.

Requisitos técnicos:

Imprescindibles

Conocimientos sólidos de Python orientado a tratamiento y transformación de datos.
Dominio de SQL a nivel avanzado (joins complejos, agregaciones, funciones de ventana).
Experiencia inicial o intermedia en el desarrollo de procesos ETL productivos.
Conocimientos de modelado de datos relacional y normalización.
Experiencia trabajando con volúmenes de datos medios o grandes.
Manejo de sistemas de control de versiones (Git).

Valorables:

Conocimiento de arquitecturas analíticas (data lake, data warehouse).
Experiencia con herramientas de orquestación de procesos de datos.
Familiaridad con formatos de datos analíticos.
Conocimiento básico de entornos cloud o plataformas de datos distribuidos.

Conocimientos de analítica avanzada e inteligencia artificial

Comprensión conceptual del funcionamiento de modelos de machine learning.
Conocimiento de conceptos como variables explicativas, variable objetivo y ventanas temporales.
Capacidad para entender el impacto de la calidad del dato en el rendimiento de los modelos.
Familiaridad con el ciclo de vida de soluciones analíticas en producción.
No se requiere experiencia en el diseño o entrenamiento de modelos.

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