Arquitecto de Ingeniería de Datos

• Más de 10 años en ingeniería de datos y roles de tipos de patrones de datos, con experiencia significativa en plataformas de datos SaaS y multi-inquilino (multi-tenant). Trayectoria demostrada mentorizando a miembros del equipo en proyectos relacionados con plataformas de datos.
• Cloud Expertise: Sólido conocimiento de los servicios de AWS, incluyendo VPC, IAM, EC2, S3, RDS, Lambda, EKS, AWS WAF y AWS CloudTrail.
• Data Products: Conocimiento experto de S3, RDS, DynamoDB, Kinesis, Glue, DataZone, Athena, RedShift Serverless, y AWS EventBridge.
• Containerization & Orchestration: Gran competencia en Docker, Kubernetes, Helm y herramientas del ecosistema asociado.
• CI/CD Proficiency: Experiencia en herramientas de CI/CD como ArgoCD y GitHub Actions.
• Infrastructure as Code (IaC): Experiencia avanzada con AWS CDK (preferiblemente TypeScript) y CloudFormation.
• Security: Buen conocimiento de IAM, AWS KMS, estándares de cifrado, AWS WAF y marcos de cumplimiento de seguridad, incluyendo NIST.
• Monitoring & Alerting: Buena experiencia con OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, AWS CloudWatch y AWS CloudTrail para la monitorización y respuesta ante incidentes.
• Data & ETL Pipelines: Amplio conocimiento de AWS Glue, AWS Kinesis y Managed Kafka para el procesamiento de datos en tiempo real y por lotes (batch).
• Programming & Automation: Sólidas habilidades de scripting y automatización utilizando TypeScript y Bash.
• Multi-Account AWS Management: Experiencia gestionando múltiples cuentas de AWS con AWS Control Tower.
• Communication & Collaboration: Excepcionales habilidades de comunicación verbal y escrita, con la capacidad de explicar conceptos técnicos complejos a diversos interlocutores.

• Experiencia avanzada en AWS CDK, incluyendo la construcción de constructos y pipelines complejos y reutilizables.
• Experiencia con herramientas de monitorización y registro como Prometheus, Grafana y AWS CloudWatch.
• Exposición a plataformas SaaS multi-inquilino y mejores prácticas.
• Experiencia trabajando con herramientas y frameworks de IA.

Evinova, líder en healthtech, busca un Data Engineering Architect apasionado y experimentado para guiar la estructuración de nuestros datos conformados en toda la plataforma dentro de nuestra base de datos (data foundation), permitiendo que nuestros productos, la ciencia de datos y los agentes ofrezcan capacidades líderes en su categoría. Únete a nosotros para aprovechar la tecnología de vanguardia, los datos y la IA para revolucionar las ciencias de la vida y mejorar miles de millones de vidas en todo el mundo.

En este papel fundamental, diseñarás, implementarás y optimizarás datos robustos basados en la nube dentro del lakehouse, el catálogo, los pipelines y los marcos operativos que permitan una innovación rápida y ofrezcan una fiabilidad excepcional del sistema. Serás uno de los arquitectos e ingenieros de datos de mayor nivel dentro del equipo de data foundation; se espera que seas práctico (hands-on), guíes y seas mentor del equipo. Deberás compartir tu experiencia en estructuras de datos en la nube, optimizaciones, automatización y mejores prácticas con toda la organización de Evinova.

Diseño y Gestión de Infraestructura

• AWS Data Services: Experiencia práctica profunda con Lake Formation, Glue (ETL + Catalogue + Schema Registry), Athena y al menos uno de EMR / Redshift Serverless. Entiendes cómo se componen, no solo cómo funciona cada uno de forma aislada.
• Open Table Formats: Experiencia en producción con S3 Tables, Apache Iceberg (preferible) o Delta Lake. Entiendes la evolución de particiones, la evolución de esquemas, el time travel y la compactación, y cuándo es importante cada uno.
• Streaming: Construcción de pipelines de streaming en producción con Kinesis Data Streams o MSK. Comodidad con la semántica "exactly once", windowing, llegada tardía de datos (late-arriving data) y contrapresión (backpressure).
• Infrastructure as Code: AWS CDK (TypeScript) o CloudFormation. Defines la infraestructura mediante código, no en la consola. Se espera CI/CD para los pipelines de datos; actualmente utilizamos GitHub Actions y algo de Terraform.
• Data Modelling: Capacidad para diseñar modelos dimensionales, esquemas de eventos y dimensiones de cambio lento (slowly changing dimensions). Comprensión de las ventajas y desventajas entre el almacenamiento normalizado y desnormalizado para diferentes patrones de acceso.
• Governance and Security: Experiencia práctica implementando seguridad a nivel de columna, filtrado a nivel de fila o control de acceso basado en etiquetas. Comprensión de cómo la clasificación de datos impulsa las políticas.
• Python or Spark: Para lógica de ETL, extracción de características y validación de calidad de datos. PySpark o Spark Scala para transformaciones distribuidas.
• AI & Machine Learning: La exposición a herramientas y frameworks de IA es un plus.
• Mentorship & Leadership: Mentorizar y guiar a ingenieros junior y de nivel medio, fomentando una cultura de aprendizaje y colaboración. Proporcionar liderazgo técnico en la adopción de herramientas, patrones y mejores prácticas de automatización.
• Collaboration: Colaborar con equipos multidisciplinares, incluyendo gestión de producto y seguridad, para alinear las estrategias de data foundation con los objetivos de negocio y asegurar flujos de trabajo operativos y de desarrollo cohesivos.

Este es un puesto presencial con base en Barcelona, ES, con el requisito de trabajar un mínimo de tres días por semana en las instalaciones. No hay flexibilidad para teletrabajo o desplazamientos.

• Big Picture: Capacidad para comprender la dirección estratégica y ayudar a diseñar iniciativas más pequeñas teniendo en cuenta dicha dirección.
• Mentor & Leader: Disfruta mentorizando a los miembros del equipo y fomentando una cultura de equipo colaborativa e impulsada por la innovación.
• Organized & Adaptable: Capacidad para gestionar múltiples prioridades y prosperar en un entorno de ritmo rápido.
• Innovative: Apasionado por aprovechar la tecnología para resolver problemas complejos e impulsar la eficiencia.
• Centrado en el Cliente: Dedicado a construir infraestructuras que aporten un valor empresarial y al cliente mensurable.

01-oct-2026