Senior Data Engineer

TECDATA ENGINEERING · Spain

IT Services and IT Consulting · 201-500 employees

8 h ago

Remote Senior (5-10 yrs) Full-time Spain

About the role

Design, develop, and maintain scalable data pipelines and architectures while ensuring data quality, governance, and observability. Collaborate with cross-functional teams to implement robust data solutions and optimize performance across cloud platforms.

What they look for

Python SQL Data Modeling Apache Spark Apache Airflow DBT AWS Kafka CI/CD CloudFormation AWS CDK Grafana CloudWatch Redshift Snowflake DataOps

Requirements

Requires over 5 years of experience in data engineering with advanced proficiency in Python, SQL, and various AWS services. Candidates must have strong expertise in data modeling, CI/CD automation, and event-driven architectures.

Full description

¿Tienes experiencia diseñando arquitecturas de datos escalables en AWS y te apasiona trabajar con tecnologías Big Data y DataOps? ¡Esta oportunidad puede ser para ti!

📍 Ubicación: Remoto

¿Qué harás?

🔹 Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables y fiables, tanto batch como en tiempo real.

🔹 Diseñar y optimizar modelos de datos, Data Warehouses y arquitecturas Lakehouse.

🔹 Automatizar procesos de integración y despliegue mediante CI/CD.

🔹 Garantizar la calidad, integridad, gobernanza y trazabilidad de los datos.

🔹 Implementar soluciones de monitorización y observabilidad utilizando CloudWatch y Grafana.

🔹 Gestionar infraestructura como código (IaC) para plataformas de datos.

🔹 Optimizar el rendimiento de pipelines, consultas y plataformas de datos.

🔹 Resolver incidencias complejas y realizar análisis de causa raíz.

🔹 Colaborar con equipos de Data Science, Analytics e Ingeniería para desarrollar soluciones de datos robustas, seguras y escalables.

🔹 Documentar arquitecturas, procesos y flujos de datos.

✅ Requisitos

✔️ Más de 5 años de experiencia como Data Engineer.

✔️ Experiencia avanzada en:

Python

Modelado de datos (Dimensional, Normalizado y Lakehouse)

Apache Spark

Apache Airflow

AWS (Glue, EMR, Redshift, Athena, S3, Lambda y Kinesis)

Kafka o arquitecturas Event-Driven

CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins o CircleCI)

CloudFormation o AWS CDK

Grafana y CloudWatch

Redshift o Snowflake

⭐ Se valorará

➕ Docker, Kubernetes o ECS.

➕ Gobernanza y linaje de datos.

➕ Seguridad y cumplimiento (RGPD).

➕ GitHub Enterprise.

➕ APIs de Atlassian.

➕ Bots de Slack.

➕ Optimización de costes en entornos Cloud y Data Warehouse.