Técnico de Mantenimiento de TI, Operaciones de Centro de Datos
Este puesto implica el mantenimiento de hardware y la resolución de problemas en centros de datos de AWS.
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Más de 91.000 ofertas activasPresencial en Madrid·Añadida hace 23 días
260 ofertas abiertas
Esta oferta se escribió originalmente en inglés.
- Experiencia profesional (no de prácticas) en ingeniería de datos o una disciplina estrechamente relacionada
- Experiencia construyendo y operando pipelines de datos (batch y/o streaming) utilizando frameworks como Spark, Airflow, dbt o equivalentes
- Dominio de Python y SQL
- Experiencia con servicios de datos nativos de la nube, incluyendo almacenes de datos (data warehouses), almacenamiento de objetos, streaming de eventos y computación serverless
- Familiaridad con el modelado de datos y las prácticas de calidad de datos
- Experiencia con prácticas del ciclo de vida de desarrollo de software, incluyendo revisiones de código, control de versiones, CI/CD, pruebas y soporte operativo
- Uso demostrado de herramientas de IA generativa (por ejemplo, asistentes de codificación agénticos, IDEs impulsados por IA) en un entorno profesional o de proyectos
- Experiencia diseñando o construyendo agentes de IA o soluciones multi-agente que automaticen flujos de trabajo de ingeniería
- Familiaridad con patrones de IA agéntica, incluyendo el uso de herramientas, la llamada a funciones (function calling) y la orquestación multi-agente
- Familiaridad con al menos un IDE de desarrollo de IA agéntica
- Experiencia construyendo o manteniendo modelos de datos compartidos, capas semánticas o contratos de datos
- Familiaridad con la gobernanza de datos, catalogación o seguimiento de linaje
- Experiencia contribuyendo a la infraestructura de plataformas compartidas, herramientas para desarrolladores o servicios de datos de autoservicio
- Familiaridad con herramientas de observabilidad para pipelines de datos (logs, métricas, alertas)
Estamos buscando un Data Engineer para diseñar, construir y operar los pipelines de datos, los modelos y la infraestructura de la plataforma que impulsan las iniciativas de analítica, ciencia e IA de Ring. Serás responsable de todo el ciclo de vida de los datos: ingesta, transformación, modelado, aplicación de calidad y entrega, garantizando que los analistas, científicos y sistemas de IA tengan acceso a datos fiables y bien estructurados a escala.
Utilizarás IDEs de desarrollo de IA y herramientas de IA generativa a diario para acelerar tu trabajo, y construirás soluciones multi-agente que automaticen tareas comunes de ingeniería de datos: generación de pipelines, aplicación de calidad de datos, pruebas y respuesta operativa. El objetivo es convertir patrones repetibles en flujos de trabajo impulsados por agentes que aumenten la velocidad y la consistencia en todo el equipo.
También contribuirás a la plataforma de datos compartida cuando sea necesario, mejorando las herramientas para desarrolladores, manteniendo la infraestructura y dando soporte a los servicios de los que depende la organización de datos en general.
Amazon es una empresa tecnológica global centrada en el comercio electrónico, la computación en la nube, la transmisión digital y la inteligencia artificial. Es uno de los mayores empleadores del mundo y opera una vasta red de centros logísticos, centros de datos y oficinas corporativas en todo el mundo. En España, Amazon tiene una presencia significativa con oficinas corporativas en Madrid y Barcelona, así como numerosas instalaciones de centros logísticos y de datos, incluidas las de Huesca y otras regiones. La empresa es conocida por su cultura centrada en el cliente, su innovación y su entorno de trabajo acelerado, ofreciendo una amplia gama de puestos, desde ingeniería y operaciones hasta puestos corporativos y creativos.
Sobre el equipo
La organización de Data and Agents abarca ingeniería de datos, inteligencia de negocio, ciencia aplicada e IA agéntica. La organización se estructura en tres grupos principales: uno centrado en plataformas de datos centrales, herramientas e infraestructura de pipelines; otro centrado en modelos de IA/ML, analítica de negocio, modelos de datos compartidos, analítica de producto e iniciativas estratégicas de ciencia; y un tercero centrado en la construcción de una plataforma de IA multi-agente que permita a los equipos componer, desplegar y orquestar agentes de IA autónomos a escala. La capacidad se equilibra entre el soporte directo al negocio, el nuevo desarrollo estratégico y la salud operativa.
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