Prácticas de Ingeniería de Datos

• Paquete salarial atractivo: Sin cláusulas ambiguas ni ocultas. Todo se detalla de forma transparente en nuestro Gitbook (https://astrafy.gitbook.io/handbook/its-all-about-people/compensation)
• Innovación real: Un rol apasionante donde la innovación tecnológica es nuestro trabajo diario. No nos quedamos estancados en tecnologías y prácticas antiguas. Fomentamos el aprendizaje, la experimentación y la iniciativa.
• Valores y cultura sólidos: Forma parte de un equipo dinámico que vive bajo valores sólidos. Obtén más información en nuestro gráfico de “Culture and Values” (https://docs.astrafy.io/handbook/the-company/culture-and-values)
• Aprendizaje continuo: Ofrecemos formación y desarrollo constantes tanto para habilidades blandas como técnicas. Consulta nuestra política de formación (https://docs.astrafy.io/handbook/its-all-about-people/training)
• Entorno de trabajo flexible: Disfruta de horarios flexibles y opciones de trabajo remoto. Queremos que el trabajo se adapte a tus circunstancias. Descubre más aquí. (https://docs.astrafy.io/handbook/the-company/remote-work)
• Team-building y retiros: Organizamos dos retiros de team-building al año en un emocionante destino europeo, junto con diversas actividades durante el año. Aprende más aquí (https://docs.astrafy.io/handbook/its-all-about-people/team-building-and-retreat).
• Y mucho más: Nuestro manual (https://docs.astrafy.io/handbook/) cubre todo lo que necesitas saber sobre quiénes somos y cómo trabajamos.

Trabajarás en diferentes proyectos para ayudar a los clientes de Astrafy a sacar el máximo partido a sus datos. Trabajarás tanto en la parte de negocio como en la técnica de los casos de uso de los clientes.

• Diseñar y mantener pipelines de datos escalables aprovechando tecnologías como Airflow, dbt, BigQuery, Pubsub y Snowflake, garantizando una ingesta, transformación y entrega de datos eficiente y fiable.
• Desarrollar y optimizar la infraestructura de datos en el entorno de Google Cloud, implementando las mejores prácticas en cuanto a rendimiento, costes y seguridad.
• Utilizar Terraform para automatizar el aprovisionamiento de infraestructura y gestionar cargas de trabajo contenedorizadas, promoviendo la agilidad y la repetibilidad entre entornos.
• Implementar medidas robustas de gobernanza, seguridad y calidad de datos, garantizando la precisión, la coherencia y el cumplimiento a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos.
• Colaborar con equipos multidisciplinares para diseñar y desplegar cuadros de mando de BI y otras soluciones analíticas que proporcionen información accionable a los stakeholders.
• Refinar continuamente la arquitectura de datos para adaptarse a las cambiantes necesidades del negocio, escalando las soluciones para manejar el aumento del volumen y la complejidad de los datos.
• Impulsar una cultura de innovación mediante la investigación, evaluación y recomendación de tecnologías de datos emergentes y las mejores prácticas del sector.