Data Engineer

• Desarrollo y mantenimiento de procesos ELT/ETL en entornos cloud: Diseñar, implementar y mantener flujos de integración y transformación de datos escalables, garantizando su eficiencia, fiabilidad y alineación con las necesidades del negocio.
• Diseño y optimización de modelos de datos en Snowflake: Construir y evolucionar modelos de datos robustos y eficientes, asegurando un almacenamiento optimizado, alto rendimiento y una adecuada gobernanza de la información.
• Desarrollo de transformaciones y lógica de negocio con dbt: Implementar modelos, transformaciones y reglas de negocio mediante dbt, promoviendo la modularidad, reutilización y mantenibilidad de las soluciones de datos.
• Calidad del dato y buenas prácticas analíticas: Aplicar estándares de modelado analítico, validación y control de calidad para garantizar la consistencia, precisión y confiabilidad de los datos.
• Optimización de rendimiento y costes: Analizar y mejorar consultas SQL, estructuras de datos y procesos en Snowflake, maximizando el rendimiento y optimizando los costes operativos.
• Colaboración con equipos multidisciplinares: Trabajar estrechamente con equipos de negocio, BI y arquitectura para comprender los requisitos analíticos y transformarlos en soluciones técnicas de alto valor.
• Documentación técnica y gobierno del dato: Documentar modelos, linaje de datos, reglas de negocio y procesos desarrollados, asegurando la trazabilidad, comprensión y mantenibilidad de las soluciones.
• Control de versiones y despliegue de soluciones: Participar en la gestión de despliegues entre entornos, revisión de código y control de versiones, garantizando la calidad y estabilidad de los desarrollos realizados.

• Participar en el diseño y definición de la base de datos analítica que integre múltiples fuentes internas y externas (CRM, Plataforma de pago, partners, entre otras).
• Automatizar y monitorizar procesos ETL para garantizar la integridad, limpieza y disponibilidad del dato.
• Preparar datasets optimizados que faciliten la toma de decisiones en distintas áreas del negocio.
• Desarrollar reportes y dashboards operativos y estratégicos en Power BI.
• Realizar análisis exploratorios para monitorizar KPIs críticos como siniestralidad, conversión y retención de cartera.
• Apoyar en cálculos de procesos de renovación, pricing y optimización de cartera.
• Colaborar con equipos de Tech, Seguros, Operaciones y Revenue para impulsar una cultura del dato a nivel transversal.
• En el futuro, posibilidad de evolucionar hacia analítica avanzada aplicando técnicas de Machine Learning y modelos predictivos en distintas áreas.

Data Engineer, Analyst – Insurance

• Diseñar e implementar pipelines de datos robustos que soporten casos de uso de IA generativa y agentes inteligentes.
• Desarrollar servicios y arquitecturas de datos para integrar LLMs, copilots y asistentes en procesos de negocio.
• Construir y mantener soluciones en entornos cloud (principalmente Azure) asegurando escalabilidad y rendimiento.
• Integrar APIs, microservicios y sistemas distribuidos para habilitar flujos de datos complejos.
• Colaborar con equipos de Data, IA y desarrollo para optimizar el uso de frameworks de agentes (LangGraph, ADK u otros).
• Garantizar buenas prácticas en calidad de datos, versionado y despliegue continuo de pipelines.

Data Engineer – IA Generativa, Agentes Inteligentes

• Construir soluciones donde los datos fluyan de forma estructurada, confiable y escalable
• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos, procesos de ingesta, transformación y orquestación en entornos de datos modernos
• Colaborar con perfiles de plataforma, analítica, arquitectura y negocio

Data Engineer, Data & AI

• Liderar y ejecutar procesos de migración de bases de datos de Oracle a PostgreSQL.
• Analizar, transformar y optimizar estructuras de datos y lógica existente.
• Desarrollar y mantener procesos ETL / batch.
• Colaborar en la evolución de la arquitectura de datos hacia modelos más modernos.
• Participar en la validación y testing de datos tras la migración.
• Apoyar en la refactorización de lógica de base de datos hacia servicios backend java.

Senior Data Engineer – Oracle PL/SQL, PostgreSQL Migration Expert

• Desarrollar y mantener procesos de integración de datos utilizando SSIS.
• Diseñar y evolucionar dashboards e informes en Power BI orientados a negocio.
• Participar en la mejora de las soluciones de datos, incorporando Databricks cuando sea necesario.
• Monitorizar pipelines de datos y resolver incidencias para asegurar la continuidad operativa.
• Colaborar con equipos internos y cliente para dar soporte a necesidades analíticas.

• Diseñar la arquitectura de datos (modelos, dominios, integración batch/ELT) alineada con objetivos y reporting.
• Mantener y evolucionar integraciones clave (Business Central → BigQuery) asegurando consistencia, trazabilidad y disponibilidad.
• Definir y gobernar la capa de explotación: datasets curados, métricas y reporting en Looker.
• Desarrollar/coordinar automatizaciones y aplicaciones de datos (Python, Jira), asegurando mantenibilidad.
• Liderar la relación con stakeholders y traducir necesidades a soluciones de datos.
• Asegurar buenas prácticas en Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, Composer, Functions).
• Coordinar un Data Engineer externo (BigQuery, Airflow) garantizando priorización y calidad.
• Apoyo técnico en GIS para automatización y analítica avanzada.

Data Architect – GCP

• Diseñar e implementar soluciones analíticas y de datos en Microsoft Azure
• Desarrollar pipelines y notebooks (PySpark, Spark SQL, SparkR, Python, T-SQL) para la integración, transformación y explotación de datos
• Valoración de experiencia en Fabric y con gobernanza y catalogación de datos con Microsoft Purview

Azure Data Engineer, Inglés Alto

• Lead the transversal platform and reliability efforts, driving industrialization, automation, CI/CD pipelines, and overall platform stability in a fully remote, multicultural environment.
• Define and evolve technical standards, ensuring the reliability, scalability, and performance of data workflows.
• Lead industrialization and automation initiatives across development and deployment processes, supporting multiple squads on DataOps best practices.
• Contribute to technical roadmap definitions, architecture decisions, and continuous ecosystem improvements.
• Design, maintain, and evolve internal development and deployment tooling around dbt, Airflow, and Snowflake.
• Develop and optimize internal CLI tools for automated dbt model generation, YAML testing, DAG creation, and deployment automation.
• Contribute to the integration of AI/LLM capabilities into development and DataOps workflows to reduce manual operations.
• Design, implement, and maintain secure and automated multi-environment Data CI/CD pipelines.
• Ensure deployment quality during release cycles, collaborating with project squads and supporting release governance.
• Supervise, optimize, and design Apache Airflow orchestration workflows and execution DAGs.
• Implement monitoring, alerting, and observability capabilities to maximize platform stability and operational efficiency.
• Contribute to incident resolution and root cause analysis.

Tech Lead – DataOps

• Desarrollo de procesos ETL en AWS (EMR, Step functions, BATCH, ECS, Fargate).
• Desarrollo de funciones lambda.
• Dar solución a incidencias en producción relacionadas con ETL y los componentes de la solución (Problemas escalabilidad, fallos memoria, time-out…).

Junior Data Engineer – AWS

• Como Ingeniero/a de Datos de Azure, serás responsable de ampliar y optimizar las arquitecturas de datos y canalizaciones, así como de optimizar la recopilación y el flujo de datos en todos los equipos funcionales.
• Podrás desarrollar proyectos desde cero con la colaboración del equipo.
• Participarás en el diseño de arquitecturas y toma de decisiones en un entorno constructivo.
• Desarrollarás proyectos en Cloud.
• Construirás pipelines escalables con diferentes tecnologías.

Azure Data Engineer

• Como Arquitecto/a Senior de Datos en Azure, serás responsable de diseñar e implementar arquitecturas de datos end-to-end, liderando la construcción de plataformas modernas y escalables en entornos cloud.
• Liderarás el diseño de arquitecturas de datos (alto nivel y bajo nivel) en entornos complejos y multinacionales.
• Diseñarás e implementarás soluciones de integración, almacenamiento y procesamiento de datos.
• Impulsarás la adopción de estándares de datos y buenas prácticas dentro de los equipos.
• Traducirás necesidades de negocio en soluciones técnicas de arquitectura.
• Evaluarás nuevas tecnologías y propondrás mejoras en capacidades de Datos e IA.
• Darás soporte técnico y liderazgo a equipos de ingeniería y analítica.
• Garantizarás el rendimiento, la escalabilidad, la seguridad y la fiabilidad de las soluciones.
• Participarás en revisiones de arquitectura y asegurarás el alineamiento con principios corporativos.

Azure Databricks Data Architect

• As a Data Engineer, you will bridge the gap between complex biological science and robust software engineering.
• You will be responsible for building the scalable infrastructure that powers our scientific discoveries.
• Ensuring that our data pipelines are not only high-performing but also strictly compliant with European data protection standards.
• Lead the implementation of challenging features across distributed architectures, ensuring systems are performant, maintainable, and secure.
• Design software with built-in resilience and observability; balance immediate product delivery with long-term platform sustainability.
• Convert complex scientific requirements into actionable engineering tasks for the development team.
• Collaborate with Product, Science, and DevOps to define milestones and ensure projects move from conception to production with measurable impact.
• Lead root cause analysis (RCA) for live incidents and implement permanent structural solutions.

• Diseñarás arquitecturas de datos escalables, resilientes y alineadas con los objetivos estratégicos de negocio.
• Definirás modelos y estándares de arquitectura para la gestión, integración y explotación del dato en entornos corporativos complejos.
• Liderarás la definición de plataformas de datos modernas, asegurando su gobernanza, escalabilidad, seguridad y eficiencia operativa.
• Participarás en iniciativas de transformación digital ayudando a evolucionar ecosistemas de datos hacia modelos más flexibles, distribuidos y orientados al dato como producto.
• Colaborarás con equipos multidisciplinares y stakeholders de negocio para transformar necesidades funcionales en soluciones de arquitectura sostenibles y de alto impacto.
• Impulsarás buenas prácticas de gobierno, calidad, observabilidad y ciclo de vida del dato, promoviendo una cultura DataOps y de mejora continua.
• Evaluarás tendencias, capacidades y nuevas aproximaciones arquitectónicas dentro del ecosistema de datos y analítica avanzada.
• Contribuirás a la definición de aceleradores, frameworks y estándares internos que permitan industrializar y optimizar las soluciones de datos.

Data Architect

• Collaborate closely with fellow data engineers and cross-functional teams to build and maintain a solid data infrastructure.
• Build, scale and maintain cloud-based robust data solutions crucial for long-term strategy and operational success.
• Identify key data needs and translate them into effective and scalable solutions.
• Write the required ETLs/ELTs from scratch to help build an effective Data Warehouse.
• Maintain pipelines with Dagster to ensure that daily/weekly executions run smoothly and without errors.
• Establish sanity checks to catch data anomalies in any pipeline and/or data warehouse as early as possible.
• Continuously improve data processes and infrastructure.

Senior Data Engineer

• Diseñar y mantener modelos de datos analíticos.
• Desarrollar y optimizar procesos ETL y pipelines de datos.
• Construir soluciones de reporting y cuadros de mando en Power BI.
• Trabajar junto a negocio para entender requisitos funcionales.

BI & Data Engineer – Power BI, Databricks, Fabric

• Orquestación y mantenimiento de procesos.
• Desarrollo y construcción de modelos de datos.
• Optimización de procesos.
• Desarrollo de pipelines y disponibilización de datos para la construcción de modelos de IA.
• Análisis y solución de incompatibilidades entre plataformas

• Own the product strategy for the Data Platform, defining the vision, principles, roadmap, and prioritization framework aligned with business and engineering goals
• Partner closely with the Head of Data Platform and engineering teams to ensure fast, scalable, and consistent product delivery
• Act as the voice of internal users by mapping end-to-end journeys - from discoverability and onboarding to adoption, operations, and scaling - identifying friction points and opportunities for improvement
• Drive product discovery and execution in collaboration with cross-functional stakeholders across Data Platform Engineering, Security, Governance and Analytics
• Define and monitor success metrics such as adoption, reliability, developer productivity, cost efficiency, time-to-first-value, and data quality to guide prioritization and decision-making
• Collaborate with engineering teams on technical trade-offs, sequencing, and solution design, helping balance scalability, usability and speed of delivery
• Champion a product mindset across platform teams, promoting usability, self-service, scalability, reliability, and security-by-default principles
• Improve platform adoption and enablement through documentation, feedback loops, onboarding experiences, and training initiatives
• Contribute to building a modern, scalable data ecosystem leveraging Databricks, AWS and Python-based solutions

Technical Product Manager – Data Platform

• Design and Build Data Pipelines: Construct and maintain robust, scalable data pipelines to seamlessly integrate data from multiple sources
• Data Acquisition and Storage: Develop efficient database solutions to collect, store, and secure data, ensuring accessibility and protection
• Data Transformation: Create algorithms to convert raw data into actionable insights, aligning with our business objectives
• Pipeline Optimization: Continuously evaluate and enhance existing data systems and processes for improved efficiency and reliability
• Quality Assurance: Implement systems to validate and ensure the accuracy and consistency of data sets
• Collaboration: Work closely with machine learning engineers, data scientists, analysts, and other stakeholders to meet the organization's data-centric needs

IT Data Engineer, f/m/d

• Apoyarás activamente en el desarrollo, mantenimiento y optimización de procesos de datos
• Colaborar estrechamente con equipos técnicos y de negocio
• Garantizar la disponibilidad, calidad y escalabilidad de la información
• Extracción, transformación y carga de datos desde distintas fuentes
• Modelado y estructuración de datos para su explotación
• Optimización de consultas y procesos en bases de datos
• Documentación de procesos y pipelines de datos

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Data Engineer

Data Engineer, Analyst – Insurance

Data Engineer – IA Generativa, Agentes Inteligentes

Data Engineer, Data & AI

Senior Data Engineer – Oracle PL/SQL, PostgreSQL Migration Expert

Data Engineer

Data Architect – GCP

Azure Data Engineer, Inglés Alto

Tech Lead – DataOps

Junior Data Engineer – AWS

Azure Data Engineer

Azure Databricks Data Architect

Data Engineer

Data Architect

Senior Data Engineer

BI & Data Engineer – Power BI, Databricks, Fabric

Data Engineer

Technical Product Manager – Data Platform

IT Data Engineer, f/m/d

Data Engineer – Trainee