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Data Engineer
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Wunderman Thompson MAP —Madrid, Madrid provincia
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Senior Full Stack & AI Engineer
SGS —Madrid, Madrid provincia
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Senior AI Integration & Automation Engineer
Celonis —Madrid, Madrid provincia
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Software Engineering Manager
Pluxee —Madrid, Madrid provincia
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Senior Data Practitioner (Data / Analytics Engineering) - BCN/ MAD/ MUC
ailylabs —Madrid, Madrid provincia
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Cloudlinux —Madrid, Madrid provincia
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Platform Engineer - Adobe CDP (Multi-Cloud AWS + Azure | Data & IA)
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Solera —Madrid, Madrid provincia
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SGS —Madrid, Madrid provincia
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Senior Full-Stack Developer
InteractiveAI —Madrid, Madrid provincia
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Antibot Engineer
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Senior Fullstack Engineer, Madrid
WayOps —Madrid, Madrid provincia
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Beneficios

Jornada intensiva los viernes
Día libre por cumpleaños
Flexibilidad horaria
Ayuda al desarrollo profesional
Oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional
Plan de retribución flexible

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Power BI
Azure
NoSQL
Inglés
Tableau
Seguridad de la información
Bases de datos
SQL
AWS
Machine learning
ETL
Cloud
Procesamiento de información
Data warehouse
Python

Descripción completa del empleo

Si para ti los datos no son un montón de tablas desordenadas, sino la materia prima para construir infraestructuras sólidas y escalables que muevan el negocio, tenemos que hablar.

En WAM sabemos que detrás de cada gran dashboard o análisis de negocio, hay un trabajo de ingeniería impecable. Por eso, buscamos a un/a Data Engineer 100% técnico/a que se convierta en el pilar fundamental de nuestra área de Data & Analytics.

Bajo el liderazgo del Data Lead, serás la persona responsable de extraer la información bruta de los sistemas de nuestros clientes, limpiarla y estructurarla. Tu trabajo será habilitar la capa de datos para que los proyectos cuenten con información fiable, segura y lista para ser analizada.

¿Qué vas a hacer?:

Construir, automatizar y mantener una arquitectura de datos robusta y escalable. Tu objetivo será garantizar que el flujo de información, desde los sistemas de origen hasta el Data Warehouse, sea impecable y esté perfectamente preparado para su visualización y análisis.

Lo que esperamos de ti:

Construcción de Pipelines:

Diseñar, desarrollar y mantener procesos de extracción, transformación y carga para conectar las múltiples fuentes de datos de los clientes hacia almacenes centralizados.
Resolver la complejidad de sistemas o fuentes de datos poco estructuradas, transformándolas en información útil.

Infraestructura de Datos:

Desplegar y gestionar arquitecturas de datos en entornos cloud (AWS, Azure o Google Cloud) utilizando tecnologías líderes.
Monitorizar el rendimiento de las bases de datos y resolver cuellos de botella técnicos en el procesamiento de grandes volúmenes de información.

Soporte a BI y Gobernanza:

Proveer datos limpios, estructurados y actualizados al Data Analyst para que puedan construir la capa de visualización sin fricciones ni tiempos de carga eternos.
Garantizar la calidad, integridad y seguridad de la información, asegurando el cumplimiento estricto de las normativas de privacidad.

Preparar el terreno para el futuro

Estructurar el ecosistema de datos y sentar unas bases tan sólidas que, cuando llegue el momento de escalar hacia modelos de Machine Learning o Inteligencia Artificial, la infraestructura técnica esté 100% preparada.

Crecemos contigo, cuidamos de ti:

Horario flexible: Conciliación de tu vida personal y profesional.
Teletrabajo: Modelo híbrido. Nos gusta vernos 1-2 días a la semana en la oficina, pero siempre con máxima flexibilidad.
Días especiales: Día libre en tu cumpleaños y el 24 y 31 de diciembre.
Plan de Igualdad: Entorno inclusivo, respetuoso y con oportunidades justas para todas las personas.
Retribución Flexible: Accede a nuestro plan con Cobee.
Desarrollo profesional: Plan de desarrollo adaptado a tu perfil e inquietudes.
Jornada intensiva: Viernes hasta las 15:00h. Además en verano (22/06 al 11/09) y Navidad (desde el 21/12 al 8/01) trabajamos de 8 a 15.

Imprescindible (si no lo tienes, no es tu rol):

Formación en DATA e IA.
Experiencia en la trinchera: Al menos 3 años de experiencia demostrable trabajando como Data Engineer, construyendo pipelines de datos (ETL/ELT) e integrando diversas fuentes de información.
Dominio Cloud y Stack Moderno: Experiencia sólida trabajando en entornos Cloud (AWS, Azure o GCP) y manejando plataformas de Data Warehousing (Snowflake, Databricks o BigQuery).
Lenguajes: Nivel avanzado de SQL y Python. Conocimiento profundo de bases de datos relacionales y NoSQL.
Mentalidad de Gobernanza y BI: Obsesión por la limpieza del dato. Tienes que entender cómo estructurar la información para que las herramientas de Business Intelligence (Power BI, Tableau) la puedan consumir de forma eficiente.
Visión de Negocio: Capacidad de entender el negocio del cliente para saber qué modelo analítico aplicar en cada caso.
Idiomas: Inglés nivel alto (imprescindible para el offering y proyectos internacionales).

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