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Prácticas Data Architect | Data Engineer
Capgemini —Madrid, Madrid provincia
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Quantitative Data Scientist Senior Analyst – Advanced Analytics & Algorithmic Trading for FX
BBVA —Madrid, Madrid provincia
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Data & AI Strategy Knowledge Graph Engineer Consultant/Manager
Accenture —Madrid, Madrid provincia
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AI Architect Engineer
Accenture —Madrid, Madrid provincia
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International Olympic Committee (IOC) —Madrid, Madrid provincia
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Lead Data and AI Architect
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Big Data Architect
Solera —La Moraleja, Madrid provincia
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Senior Cloud Network Engineer & Architect (remote-only, worldwide remote)
Cloudlinux —Madrid, Madrid provincia
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QA Engineer (Senior)
Xe —Alcobendas, Madrid provincia
- De 55.000 € a 65.000 € al año
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Solicitud rápida
AI/ML Computational Scientist
Accenture —Madrid, Madrid provincia
- Jornada completa
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Sustainability Consultant
AECOM —Madrid, Madrid provincia
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Senior Solutions Architect (Data & AI)
Kyndryl —Madrid, Madrid provincia
- Jornada completa
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Director of Product Management - Data Streaming
HiveMQ GmbH —Madrid, Madrid provincia
- De 120.000 € a 154.000 € al año
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AI Data Architect (m/f/d)
BASF —Madrid, Madrid provincia
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Senior Civil Engineer , Data Centre Design Engineering
Amazon Data Services Spain, S.L. —Madrid, Madrid provincia
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SOFTWARE ENGINEER 100% (f/m/d)
Julius Baer —Madrid, Madrid provincia
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Senior Product Engineer / AI Solution Architect
SCH Banco Santander, S.A. —Madrid, Madrid provincia
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Lead Data Architect (AI & Data Consulting)
EY —Madrid, Madrid provincia
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Principal Data Architect (Product Intelligence)
Nexthink —Madrid, Madrid provincia
- De 60.000 € a 103.500 € al año
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Perfil que buscamos

Buscamos personas cursando el Máster en Big Data o Informática, con un alto nivel de inglés (C1), motivadas por desarrollarse en un entorno tecnológico y dinámico.

Objetivos Generales

Comprender y experimentar con las tecnologías, herramientas y procesos actuales utilizados en la Ingeniería de Datos, incluyendo ingestión, transformación, modelado y almacenamiento de datos.
Participar en la evaluación crítica de la calidad, eficiencia y seguridad de los procesos de tratamiento de datos dentro de un entorno corporativo.
Aprender buenas prácticas para la integración responsable, segura y eficiente de pipelines y sistemas de datos en productos y servicios reales.

Funciones y Tareas / Actividades a Desarrollar

Ingestión, Procesamiento y Transformación de Datos

Diseño, evaluación y uso de pipelines de datos para tareas específicas, como ingestión desde APIs, bases de datos, ficheros o servicios externos.
Desarrollo de procesos de limpieza, validación, transformación y normalización de datos mediante Python, SQL u otras herramientas de procesamiento.
Comparativa de rendimiento y eficiencia entre diferentes métodos y tecnologías de procesamiento (por ejemplo, bases de datos relacionales vs. NoSQL, procesos batch vs. streaming).

Desarrollo e Integración de Soluciones

Diseño y construcción de pipelines de datos para soportar casos de uso como analítica, reporting o consumo por aplicaciones internas.
Uso de herramientas de orquestación y automatización (como Airflow, Prefect, cron, u orquestadores internos) para gestionar flujos de datos.
Desarrollo de soluciones de integración entre distintas fuentes de datos, incluyendo APIs, bases de datos corporativas y sistemas externos.
Integración de pipelines de datos en servicios backend desarrollados en Python u otros lenguajes, así como en paneles o aplicaciones de visualización (por ejemplo, Power BI, Streamlit o dashboards internos).

Evaluación, Seguridad y Gobernanza del Dato

Diseño y ejecución de tests de calidad de datos (validaciones, controles automáticos, seguimiento de integridad y consistencia).
Revisión de aspectos éticos y de seguridad en el manejo del dato: privacidad, tratamiento de información sensible, permisos y gobernanza interna.
Documentación de procesos, datasets, resultados y aprendizajes de forma clara y estructurada para el equipo de ingeniería y analítica.

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AI Data Architect (m/f/d)

Senior Civil Engineer , Data Centre Design Engineering

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