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Data Engineer Senior – Data & AI

Role overview

Qualifications

  • At least 5 years of experience in Data Engineering
  • Advanced SQL and Python skills
  • Experience in ETL/ELT pipeline development
  • Experience with cloud data platforms

Responsibilities

  • Design and implement data solutions
  • Optimize performance, reliability, and costs of platforms
  • Lead technical projects or teams when necessary
  • Ensure data quality and governance

Key facts

Hard skills

Other skills

  • Communication
  • Mentorship
  • Decision Making

About the company

Grupo TECDATA Engineering logo

Grupo TECDATA Engineering

  • IT Services & Consulting
  • Scaleup
  • 201–500
TECDATA , es una dinámica compañía de servicios en Tecnologías de la Información con infraestructura propia en España , ofreciendo servicios profesionales y soluciones tecnológicas para nuestros clientes. Aportamos mucha experiencia y muy focalizada en tecnologías específicas que nos hace diferentes , el cliente es la clave de nuestra estrategia, y centramos nuestros esfuerzos en comprender sus necesidades para incrementar su productividad y optimizar su negocio.

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Job description

Ubicación: Madrid, España
Modalidad: Híbrida, con posibilidad de modalidad remota
Jornada: Completa
Área: Data & AI
Experiencia: 5 años o más

Sobre el puesto

En Grupo Tecdata buscamos incorporar un/a Data Engineer Senior para nuestro equipo de Data & AI.

Buscamos un perfil con sólida experiencia en ingeniería y plataformas de datos, capaz de diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones de datos con autonomía técnica y responsabilidad sobre su calidad, rendimiento y operabilidad.

Participarás en proyectos de modernización de plataformas, integración, transformación y gobierno del dato, colaborando con especialistas de BI, Data Science e Inteligencia Artificial para construir soluciones escalables y reutilizables para nuestros clientes.

Trabajarás directamente con el Data Lead, actuando como referente técnico en los proyectos asignados y contribuyendo al crecimiento de nuestra práctica de Data.

Responsabilidades principales

Diseño e implementación de soluciones de datos

  • Diseñar e implementar pipelines, modelos y arquitecturas de datos batch y, cuando sea necesario, de procesamiento en tiempo real.

  • Participar en proyectos de migración y modernización de plataformas de datos.

  • Definir soluciones de integración, almacenamiento y transformación.

  • Optimizar el rendimiento, la fiabilidad y los costes de las plataformas.

  • Incorporar pruebas, observabilidad, mecanismos de recuperación ante fallos y procedimientos de operación.

Calidad y gobierno del dato

  • Implantar controles de calidad, trazabilidad, linaje y gestión de accesos.

  • Garantizar que los datos estén preparados para soluciones de BI, analítica y Machine Learning.

  • Colaborar con los equipos de IA en la preparación y actualización de fuentes de datos para soluciones RAG y sistemas de agentes.

  • Coordinar los requisitos de privacidad y seguridad con los equipos responsables.

Liderazgo técnico y colaboración

  • Asumir el liderazgo técnico de proyectos o equipos cuando sea necesario.

  • Descomponer tareas, revisar código, mentorizar perfiles junior y gestionar riesgos técnicos.

  • Participar en estimaciones, diseños técnicos, demostraciones y pruebas de concepto (PoC).

  • Colaborar con el Data Lead y el equipo comercial en propuestas técnicas y preventa.

  • Desarrollar estándares, aceleradores y componentes reutilizables para la práctica de Data.

  • Compartir conocimiento y buenas prácticas con los equipos internos y colaboradores.

Requisitos imprescindibles

  • Al menos 5 años de experiencia en Ingeniería de Datos, participando en el desarrollo y puesta en producción de soluciones.

  • Al menos 3 años de experiencia con plataformas de datos cloud y proyectos para clientes.

  • Dominio de SQL avanzado y Python, incluyendo optimización de consultas y rendimiento.

  • Experiencia en integración de fuentes, modelado de datos y desarrollo de pipelines ETL/ELT.

  • Conocimientos de metodologías de modelado: dimensional/Kimball, Data Vault, SCD y 3NF.

  • Experiencia con procesamiento distribuido mediante Spark/PySpark, tanto en batch como en streaming.

  • Experiencia sólida en al menos una plataforma de datos: Databricks, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric o Cloudera, entre otras tecnologías equivalentes.

  • Experiencia con herramientas de transformación y orquestación como dbt y Airflow, o alternativas como Data Factory, Cloud Composer o Databricks Workflows.

  • Conocimientos de control de versiones, testing, CI/CD, monitorización y resolución de incidencias.

  • Experiencia con infraestructura como código, preferiblemente Terraform.

  • Conocimiento de arquitecturas Lakehouse y formatos abiertos: Delta Lake, Apache Iceberg y Parquet.

  • Experiencia implantando controles de calidad del dato, como dbt tests o Great Expectations.

  • Español fluido e inglés profesional.

  • Experiencia trabajando en metodologías ágiles y colaborando directamente con clientes y equipos de negocio.

Buscamos profundidad técnica en una combinación coherente de tecnologías y capacidad para adaptarse a distintos entornos. No es necesario dominar todas las herramientas mencionadas.

Se valorará especialmente

  • Experiencia en migraciones desde entornos on-premise y adopción de servicios gestionados cloud.

  • Conocimientos de BI, MLOps y gobierno del dato.

  • Experiencia en sectores regulados y proyectos con equipos distribuidos.

  • Certificaciones en Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, AWS o Google Cloud.

  • Herramientas de catálogo y linaje: Unity Catalog, Microsoft Purview, Collibra o Dataplex.

  • Kafka, Event Hubs, arquitecturas orientadas a eventos y CDC (Debezium, Fivetran, Airbyte).

  • Preparación de datos para soluciones de IA: ingesta documental para RAG, embeddings, bases de datos vectoriales y capas semánticas.

  • Conocimientos de RGPD, DORA, NIS2 y seguridad cloud: IAM, cifrado, gestión de secretos y DevSecOps.

  • Herramientas de observabilidad de datos como Datadog, Grafana o Monte Carlo.

  • Experiencia en desarrollo asistido por IA y buenas prácticas de revisión de código.

Competencias clave

  • Autonomía y criterio para tomar decisiones técnicas.

  • Capacidad para justificar arquitecturas y estimar esfuerzos.

  • Liderazgo técnico y mentoring de equipos pequeños.

  • Orientación al cliente y capacidad de interlocución con perfiles técnicos y de negocio.

  • Habilidades de comunicación para presentar y defender propuestas técnicas.

  • Orientación a la calidad, eficiencia y mejora continua.

Qué ofrecemos

  • Incorporación a Grupo Tecdata, dentro de nuestra práctica de Data & AI.

  • Participación en proyectos de modernización, ingeniería y analítica de datos.

  • Autonomía técnica y participación activa en la evolución de la práctica.

  • Colaboración directa con el Data Lead y especialistas de distintas disciplinas.

  • Modalidad híbrida en Madrid, con posibilidad de trabajar en remoto.

  • Banda salarial competitiva, acorde con la experiencia y conocimientos aportados.

  • Formación continua y retribución flexible.

  • Posibilidades de evolución y crecimiento profesional.

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