Data Engineer

The Data Engineer role is eminently technical and execution-focused. We are looking for someone who enjoys writing code, building robust pipelines, and quickly solving the business's changing needs. The Data Engineer will be the technical owner of Azure Data Factory (ADF) and dbt - the tools that bring the Snowflake Data Lake to life - and will be the piece that allows the team to move fast without breaking anything. Their work is measured in real deliveries: ETLs that work, models that reflect the business, and data that arrives clean and on time to those who need it.

• Be the technical reference for dbt on the team: model design, Staging / Intermediate / Mart layers, quality tests, and documentation.

• Develop and maintain the Data Lake's Silver and Gold models in coordination with data domain owners.

• Establish and enforce development conventions (naming, lineage, testing, materialization).

• Integrate dbt with existing data observability and governance tools.

• Contribute to the Data Platform architecture and roadmap.
  

• Be the technical owner of ADF pipelines: design, deployment, monitoring, and incident resolution.

• Manage ingestion from current source systems (ERP, CRM, Marketing tools, etc.) into the Bronze/Silver layer of Snowflake.

• Optimize the performance and cost of existing pipelines and design new ones as the scope grows.

• Apply a Data Governance first mindset: naming, lineage, classification, and traceability are part of the job, not a later step.

• Work side by side with BI analysts, marketing automation, and the AI Taskforce to ensure data arrives on time and in good condition.

• Act as the technical counterpart to the external platform provider, ensuring the coherence and quality of deliverables.

• Contribute to a data quality culture: automated tests, documentation, lineage, and identifying issues for handling with data stewards.

• Keep the data catalog up to date and support the Governance team in the evolution of assets.

• Maintain and evolve the current security framework.

• Apply security and data masking policies to ensure privacy and proper use.

• Demonstrable experience with dbt Core or dbt Cloud in production environments (2+ years).

• Solid knowledge of Azure Data Factory: pipelines, triggers, linked services, Integration Runtimes.

• Advanced SQL proficiency and experience with Snowflake or similar cloud platforms (BigQuery, Redshift).

• Familiarity with data architecture patterns: Medallion (Bronze/Silver/Gold), Data Vault, dimensional modeling.

• Experience with Git and CI/CD workflows for data projects.

• Knowledge of Python for data engineering tasks (PySpark, Pandas, automation scripts).

• Experience with data governance platforms or catalogs, and with dbt Semantic Layers.

• Familiarity with Power BI or modern BI tools as consumers of data layers.

• Knowledge of AI/ML tools in the data context (MLflow, Feature Stores, etc.).

• Experience with Ask Your Data-type tools.

• Ownership mindset: able to take a technical domain from start to finish, with autonomy, integrity, and a sense of responsibility.

• Service spirit: understands that their work exists so others can make better decisions. Data is the means; people are the end.

• Excellence and continuous improvement: proposes standards, documents, and does not leave technical debt unmanaged.

• Clear communication with non-technical profiles: knows how to translate engineering decisions into business language.

• Teamwork in small, agile environments with direct exposure to management.

• Adaptability to an environment under construction: no fear of a blank page or making decisions with incomplete information.

El rol de Data Engineer es eminentemente técnico y de ejecución. Buscamos a alguien que disfrute escribiendo código, construyendo pipelines robustos y resolviendo con velocidad las necesidades cambiantes del negocio. El Data Engineer será el propietario técnico de Azure Data Factory (ADF) y dbt - las herramientas que dan vida al Data Lake de Snowflake - y será la pieza que permite al equipo moverse rápido sin romper nada. Su trabajo se mide en entregas reales: ETLs que funcionan, modelos que reflejan el negocio, y datos que llegan limpios y a tiempo a quien los necesita.

• Ser el referente técnico de dbt en el equipo: diseño de modelos, capas Staging / Intermediate / Mart, tests de calidad y documentación.

• Desarrollar y mantener los modelos Silver y Gold del Data Lake en coordinación con los responsables de dominio de datos.

• Establecer y hacer cumplir las convenciones de desarrollo (naming, lineage, testing, materialización).

• Integrar dbt con las herramientas de observabilidad y gobierno del dato existentes.

• Contribuir a la arquitectura y roadmap del Dataplatform.
  

• Ser el owner técnico de los pipelines de ADF: diseño, despliegue, monitorización y resolución de incidencias.

• Gestionar la ingestión desde los sistemas fuente actuales (ERP, CRM, herramientas de Marketing, etc.) hacia la capa Bronze/Silver de Snowflake.

• Optimizar el rendimiento y coste de los pipelines existentes y diseñar los nuevos a medida que el scope crece.

• Aplicar una mentalidad Data Governance first: naming, linaje, clasificación y trazabilidad forman parte del trabajo, no son un paso posterior.

• Trabajar codo con codo con analistas de BI, marketing automation y el AI Taskforce para garantizar que el dato llega a tiempo y en condiciones.

• Actuar como contraparte técnica del proveedor externo de plataforma, velando por la coherencia y calidad de las entregas.

• Contribuir a una cultura de calidad del dato: tests automatizados, documentación, linaje, e identificación de problemas para su tratamiento con los data stewards.

• Mantener el catálogo de datos actualizado y apoyar al equipo de Governance en la evolución de los activos.

• Mantener y evolucionar el framework de seguridad actual

• Aplicar políticas de seguridad y enmascaramiento de datos para asegurar su privacidad y buen uso.

• Experiencia demostrable con dbt Core o dbt Cloud en entornos productivos (2+ años).

• Conocimiento sólido de Azure Data Factory: pipelines, triggers, linked services, Integration Runtimes.

• Dominio de SQL avanzado y experiencia con Snowflake o plataformas cloud similares (BigQuery, Redshift).

• Familiaridad con patrones de arquitectura de datos: Medallion (Bronze/Silver/Gold), Data Vault, dimensional modeling.

• Experiencia con Git y flujos de trabajo CI/CD para proyectos de datos.

• Conocimiento de Python para tareas de ingeniería de datos (PySpark, Pandas, scripts de automatización).

• Experiencia con plataformas de gobierno del dato o catálogos, en dbt Semantic Layers

• Familiaridad con Power BI o herramientas de BI modernas como consumidores de las capas de datos.

• Conocimiento de herramientas de IA/ML en el contexto del dato (MLflow, Feature Stores, etc.).

• Experiencia en herramientas tipo Ask Your Data.

• Orientación al ownership: capaz de llevar un dominio técnico de principio a fin, con autonomía, integridad y sentido de responsabilidad.

• Espíritu de servicio: entiende que su trabajo existe para que otros puedan tomar mejores decisiones. El dato es un medio; las personas, el fin.

• Excelencia y mejora continua: propone estándares, documenta, y no deja deuda técnica sin gestionar.

• Comunicación clara con perfiles no técnicos: sabe traducir decisiones de ingeniería a lenguaje de negocio.

• Trabajo en equipo en entornos pequeños y ágiles, con exposición directa a la dirección.

• Adaptabilidad a un entorno en construcción: sin miedo a la hoja en blanco ni a tomar decisiones con información incompleta.