Data Engineer

• Actuar como líder técnico para iniciativas de Migración de Datos y Gestión de Datos en programas globales
• Definir estrategias de migración de extremo a extremo, arquitecturas, marcos y estándares técnicos
• Propietario del diseño general de la solución para procesos de migración de datos que apoyan implementaciones de ERP, adquisiciones, desinversiones y transformaciones de sistemas
• Liderar actividades de descubrimiento de datos, evaluación de datos, definición de objetos de datos y mapeo de fuente a objetivo
• Tomar decisiones sobre la arquitectura de datos asegurando consistencia entre sistemas y plataformas
• Asegurar la alineación entre procesos de negocio, estándares de arquitectura empresarial y soluciones de migración
• Revisar y aprobar diseños técnicos, reglas de transformación, procedimientos de validación y enfoques de conciliación
• Definir olas de migración, estrategias de corte, procedimientos de reversión y criterios de preparación para el lanzamiento
• Establecer mejores prácticas, metodologías, plantillas y modelos de gobernanza para proyectos de migración
• Proporcionar liderazgo técnico y mentoría a equipos de proyecto, especialistas en migración, desarrolladores y analistas
• Colaborar con Arquitectura Empresarial, Propietarios de Aplicaciones, Equipos de Integración, Gobernanza de Datos y organizaciones de Seguridad

Data Migration System Lead – Pharma

• Work on different projects to help Astrafy customers get the most out of their data.
• Design and maintain scalable data pipelines leveraging technologies such as Airflow, dbt, BigQuery, Pubsub, and Snowflake.
• Develop and optimize data infrastructure in the Google Cloud environment.
• Use Terraform to automate infrastructure provisioning and manage containerized workloads.
• Implement robust data governance, security, and quality measures.
• Collaborate with cross-functional teams to design and deploy BI dashboards and other analytics solutions.
• Continuously refine data architecture to accommodate changing business needs.
• Champion a culture of innovation by researching, evaluating, and recommending emerging data technologies and industry best practices.

Data Engineer – Internship

• You will work on different projects to help Astrafy customers get the most out of their data.
• Handle both the business and technical sides of the customer use case, bridging the gap between raw cloud infrastructure and business-ready insights.
• Architect Tailored Solutions: Translate client business goals into highly scalable, cost-efficient data platform designs combining Google Cloud’s power with open-source flexibility.
• Design and deploy modern exposition layers to keep insights accessible and cost-effective.
• Set up automated data quality, lineage, monitoring frameworks and access management to guarantee high-trust data across business units.
• Design and maintain robust ELT pipelines, generally powered by Apache Airflow and dbt Core, optimized for Google BigQuery.
• Provision and manage GCP infrastructure (Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Functions) using Terraform, adhering to clean, declarative GitOps workflows.
• Set up robust CI/CD pipelines (e.g., GitHub Actions) to automate testing, linting, and zero-downtime deployment of dbt and Airflow workflows.
• Write articles, offering valuable insights and thought leadership to enhance Astrafy's impact further and foster greater collaboration within our field.

• Incorporarse en un proyecto estable dentro del sector bancario.

• Design and implement scalable data models, storages and pipelines for critical product features
• Drive the evolution of our data platform to meet future needs of real-time big data processing
• Create and evolve architectural roadmaps for the data platform
• Turn product requirements into viable and scalable data architectures and implementations
• Act as a bridge between data science, product engineering, and stakeholders
• Establish and follow data governance frameworks, standards, and best practices
• Mentor senior engineers and architects on complex data modeling and distributed system challenges

Data Architect

• Building target architectures and long-term strategic roadmaps alongside Solutions, Engineering, Data and IT teams.
• Become the owner of the Data Strategy on the architecture side, translating complex business needs into pragmatic, future-proof architectures.
• Define and govern Enterprise Data Models and Domains, expanding beyond traditional analytics to AI/ML workloads.
• Lead the architecture side of the Data Strategy, specifically designing for "AI-readiness" by integrating Feature Stores, Vector Databases and other technologies into our long-term roadmap.
• Explore and validate new solutions in the data platform space based on business requirements or research.
• Perform technical Proof of Concepts, document them, and assist teams in industrializing them.
• Monitor new technological advances to assist teams in reducing technical debt and adopt the right tooling.
• Collaborate with Data Governance and AI teams to continuously improve architecture governance practices.
• Develop and maintain policies, standards, and guidelines to ensure a consistent framework is applied across the data platform.
• Identify discrepancies between the technical architecture, agreed practices, and system designs proposed by project teams.
• Ensure architectures adhere to data compliance frameworks (e.g., GDPR, CCPA) and ethical considerations in AI/ML model deployment.
• Collaborate with Product Managers and Data Product Owners to enable Data as a Product, ensuring they are designed for reusability, scalability, and self-service consumption.
• Define best practices for the development, maintenance, and lifecycle management of data products.
• Act as a hands-on mentor to Data Engineering and Analytics teams, guiding them on day-to-day data modeling patterns, best practices, and execution choices.
• Advise business and technical stakeholders on self-service data platform capabilities to maximize value.
• Partner with IT team members to ensure architecture aligns with security strategy and policies.
• Drive continuous improvement and help drive the adoption of new data tools and practices.

• Dar soporte al diseño, definición e integración end-to-end de infraestructuras de TI, red y datacenter dentro de un Segmento Terreno de satélites multi-órbita.

Ingeniero/a Senior de TI – Datacenter, Backbone de Datos

• Participar en la transformación de las principales organizaciones nacionales e internacionales.
• Liderar proyectos y coordinar equipos multidisciplinarios.
• Diseñar y optimizar consultas SQL y NoSQL.
• Definir estrategias de datos y colaborar con arquitectos en la construcción de soluciones escalables y seguras.

Senior Data Engineer

• La persona se incorporará al área de Data & Analytics como referente técnico en Microsoft Fabric, Azure Data y plataformas modernas de datos.
• Diseñará arquitecturas de datos end-to-end sobre Microsoft Fabric y Azure, desde la ingesta hasta el consumo analítico.
• Construirá componentes técnicos base: aceleradores, plantillas, demos, notebooks, pipelines y frameworks internos reutilizables.
• Definirá patrones de arquitectura para Lakehouse, Warehouse, modelos semánticos, Direct Lake, pipelines, notebooks, Dataflows Gen2 y gobierno del dato.
• Establecerá estándares técnicos para proyectos Fabric: workspaces, entornos, naming, seguridad, despliegues, calidad, documentación y operación.
• Liderará técnicamente proyectos de implantación, migración y modernización de plataformas de datos.
• Tomará decisiones técnicas sobre rendimiento, coste, seguridad, escalabilidad y gobierno.
• Guiará técnicamente a perfiles data engineer, BI developer y consultores durante la ejecución.
• Ayudará a consolidar una base técnica reutilizable que acelere los proyectos Fabric de Raona.
• Participa en proyectos innovadores, colaborando con equipos multidisciplinares y siendo parte activa en la evolución de las soluciones y procesos.

• Tareas de soporte y mantenimiento de puestos de trabajo.
• Garantizar el correcto funcionamiento de los equipos informáticos.
• Atención de incidencias de primer nivel.

• Provide technical leadership for the digital solution navify Cervical Screening
• Drive architectural decisions and oversee data integration
• Ensure delivery of features and improvements
• Provide orchestration within cross-functional agile product teams
• Influence strategic direction and delivery of data-driven features
• Ensure best practices and support organization-wide standards for data quality, governance, security, and observability
• Act as a technical subject matter expert, mentoring Senior and Staff Engineers
• Partner with cross-functional stakeholders to shape data strategy

Principal Data Engineer

• Step into a team leader role, progressively taking charge of 5 team members.
• Design and maintain scalable data pipelines leveraging technologies such as Airflow, dbt, BigQuery, Pubsub, and other Google Cloud / Open Source tools.
• Develop and optimize data infrastructure in the Google Cloud environment.
• Use Terraform to automate infrastructure provisioning and manage containerized workloads.
• Implement robust data governance, security, and quality measures.
• Continuously refine data architecture to accommodate changing business needs.
• Champion a culture of innovation by researching, evaluating, and recommending emerging data technologies and industry best practices.

• Trabajar en un proyecto de integración de plataformas de datos, trabajando con entornos lakehouse, pipelines de ingesta y transformación de datos.
• Combinar tareas de administración de base de datos, gestión de accesos, soporte a equipos de desarrollo y creación de pipelines de datos.

• Lead the design and delivery of scalable, end‑to‑end data architectures
• Define data standards, governance, and enterprise models
• Translate business needs into robust, cloud-based solutions
• Architect and implement data solutions (batch and real-time)
• Collaborate with global stakeholders
• Drive the adoption of modern data platforms (Azure, Snowflake, DBT, Power BI)
• Act as main point of contact for cloud partners and internal stakeholders
• Develop PoCs to validate emerging technologies
• Stay current with data trends and continuous learning

Data Architect – Azure, Enterprise Data Platforms

• Involved from the early stages of drafting technical solutions tied within the Big Data team within the Data Engineering Team.
• Draft architectures together with the Lead Big Data Engineer, Enterprise Data Architect and Lead BI to come up with the best possible architectures.
• Use your experience to size efforts of large tasks accordingly and this will be key for other key roles within the team.

• Lead, mentor, and manage a team of data analysts and data engineers, fostering a culture of continuous learning, high performance, and technical excellence.
• Executive Decision Support: Translate complex data structures into high-impact executive reports and insights to influence strategic business decisions and area-level roadmaps.
• Data Governance & Metric Consistency: Establish and oversee data governance frameworks to guarantee absolute consistency, integrity, and alignment of key business metrics across the entire organization.
• Data pipelines, Architecture & Efficiency Frameworks: Define, optimize, and enforce scalable frameworks for data efficiency, storage, and infrastructure-as-code across our data pipelines.
• Advanced Data Engineering Supervision: Oversee the design, orchestration, and documentation of advanced ETL/ELT pipelines and data models within AWS and Google Cloud environments.
• Cross-functional Collaboration: Partner with Business, Product, and Engineering leaders to align data infrastructure with product features, platform KPIs, and strategic business goals.

Head of BI & Data Engineering

• Building, managing and optimizing data pipelines, views and models
• Working with teams to move data models into production for key data and analytics consumers

Data Engineer – Snowflake

• Desarrollar arquitecturas y soluciones de datos integrales que cubran las necesidades del negocio, integrando diversas fuentes y plataformas de datos.
• Colaborar con los stakeholders para traducir los requisitos del negocio en especificaciones técnicas.
• Experiencia en modelado de datos, bases de datos relacionales y no relacionales, y plataformas de datos en la nube (por ejemplo, Azure, AWS, Google Cloud).
• Crear arquitecturas de solución completas que integren arquitectura de datos, tecnología y bases de datos para un rendimiento y escalabilidad óptimos.
• Trabajar estrechamente con los stakeholders para convertir requisitos de negocio en soluciones técnicas.
• Desarrollar diseños de arquitectura para servicios basados en la nube, incluyendo PaaS y App Services.
• Dominio de herramientas de integración de datos, frameworks ETL y tecnologías de big data (por ejemplo, Spark, Hadoop).
• Implementar marcos de gobierno del dato alineados con estándares ITIL y buenas prácticas.
• Supervisar el desarrollo e implementación de estrategias de integración de datos entre distintos sistemas y plataformas.

Principal Data Architect

• Supervisar y optimizar la plataforma Denodo, definiendo buenas prácticas de desarrollo, gobierno y rendimiento.
• Diseñar y apoyar nuevas integraciones de datos, asegurando su alineación con la arquitectura y estándares establecidos.
• Actuar como referente técnico para el equipo en consultas relacionadas con Denodo y BigQuery.
• Definir patrones de integración y optimización sobre tecnologías como Denodo, Snowflake, BigQuery, DBT y herramientas de orquestación de datos.

Senior Data Engineer – Denodo, BigQuery

• Diseñar, desarrollar y optimizar pipelines de datos robustos, escalables y de alto rendimiento.
• Participar en el diseño e implementación de arquitecturas modernas de datos para entornos analíticos y operacionales.
• Construir procesos ETL/ELT eficientes para la integración, transformación y disponibilidad de información.
• Desarrollar soluciones orientadas al procesamiento de grandes volúmenes de datos utilizando tecnologías distribuidas.
• Diseñar e implementar APIs y servicios que faciliten el acceso y consumo de información.
• Garantizar la calidad, confiabilidad y mantenibilidad del código y de las soluciones desarrolladas.
• Colaborar estrechamente con equipos de producto, analítica, negocio y tecnología para comprender requerimientos y transformarlos en soluciones efectivas.
• Participar activamente en revisiones técnicas, definición de buenas prácticas y mejora continua de los procesos de desarrollo.
• Investigar y proponer nuevas tecnologías, herramientas y enfoques que permitan evolucionar la plataforma de datos.

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