Experto en Ingeniería de Datos (Cross Domain)

• Sólida experiencia técnica en dbt, SQL, Python, Spark (PySpark), Databricks, Git, Azure DevOps y GitHub, con experiencia demostrada de más de 5 años diseñando, construyendo y manteniendo pipelines de datos de calidad de producción.
• Profunda experiencia en CI/CD y automatización, incluyendo el diseño e implementación de pipelines de despliegue utilizando Azure DevOps Pipelines y GitHub Actions; se considerará una gran ventaja el conocimiento de Infrastructure-as-Code (Terraform, Bicep).
• Habilidades avanzadas en Git y gestión de repositorios, incluyendo estrategias de branching, estándares de pull request, mejores prácticas de revisión de código y gobernanza en entornos de Azure DevOps y GitHub.
• Sólida experiencia en ingeniería de datos en la nube (preferiblemente Azure), con experiencia práctica en el despliegue, gestión y operación de trabajos, clusters y flujos de trabajo de Databricks en entornos de producción.
• Amplio conocimiento de la arquitectura Data Vault 2.0, incluyendo Raw Vault (Hubs, Links, Satellites), componentes de Business Vault (bSAT, PIT, Bridge) y data marts y modelos semánticos de la capa Gold.
• Experiencia en patrones de integración e ingesta de datos, incluyendo ETL por lotes (batch), procesamiento incremental, Change Data Capture (CDC) e ingesta basada en API desde una amplia gama de sistemas de origen.
• Gran enfoque en la gobernanza y calidad de los datos, con experiencia en la aplicación de principios de datos FAIR, implementación de automatización de la calidad de datos y gestión de plataformas de datos empresariales; se valorará positivamente la exposición a conjuntos de datos científicos como quimioinformática, bioinformática o datos de microbioma.
• Mentalidad colaborativa y orientada al liderazgo, combinando curiosidad, mejora continua, responsabilidad y propiedad de extremo a extremo con la capacidad de liderar equipos, supervisar proyectos, comprometer a los stakeholders y trabajar eficazmente entre distintas funciones, geografías y equipos diversos.

• Trayectorias profesionales únicas en salud, nutrición y belleza: explora qué te motiva y obtén el apoyo necesario para conseguirlo.
• Una oportunidad para impactar en millones de consumidores cada día: la sostenibilidad integrada en todo lo que hacemos.
• Una empresa liderada por la ciencia con investigación de vanguardia y creatividad en todas partes: desde avances biotecnológicos hasta cambios disruptivos en sostenibilidad, trabajarás en lo que viene después.
• Un crecimiento que te sigue el ritmo: te unes a un líder de la industria que desarrollará tu experiencia y liderazgo.
• Una cultura que te impulsa: con equipos colaborativos, éxitos compartidos y personas que se animan mutuamente.
• Una comunidad donde tu voz importa: tus ideas son esenciales para nuestro futuro.

Job Title: Expert - Data Engineer (Cross Domain)

Únete a nosotros como Expert - Data Engineer para diseñar y mantener pipelines de datos robustos, impulsar las mejores prácticas de despliegue y gestionar iniciativas clave en el dominio de Procurement. Serás responsable de todo el ciclo de vida de los productos de datos, desde la ingesta en origen hasta el consumo en la capa Gold, utilizando prácticas modernas de DevOps en Azure DevOps y GitHub.

Colaborarás con modeladores de datos, data stewards y socios de negocio para ofrecer soluciones de datos de calidad de producción e gran impacto. Impulsa tu carrera dominando herramientas de vanguardia como dbt, Databricks, PySpark y la automatización de CI/CD en un entorno dinámico, innovador y global.

• Diseñar e implementar pipelines de datos de extremo a extremo para la ingesta, transformación y almacenamiento a través de las capas Bronze (raw), Silver (Raw Vault y Business Vault) y Gold (data marts y capa semántica), garantizando un procesamiento de datos escalable y fiable.
• Desarrollar y gestionar procesos de ingesta de datos desde los sistemas de origen mediante métodos de extracción ETL y basados en API cuando no haya tablas de plataforma disponibles, asegurando una integración fluida de las fuentes de datos empresariales.
• Construir frameworks de transformación modulares, reutilizables y mantenibles utilizando dbt, PySpark y SQL, incluyendo la creación de modelos de staging (raw_stage y stage) con hash keys, hash diffs, business keys y metadatos de carga, en alineación con Data Vault 2.0 y las mejores prácticas de ingeniería moderna.
• Diseñar, construir y mantener procesos de CI/CD y DevOps en Azure DevOps y GitHub Actions, incorporando pruebas automatizadas, linting, puertas de despliegue (deployment gates), promoción de entornos y estrategias estandarizadas de branching, pull request, revisión de código y merge.
• Implementar y gestionar Infrastructure-as-Code (IaC) y la automatización del despliegue para los recursos de la plataforma de datos, incluyendo el aprovisionamiento de entornos, el despliegue de trabajos de dbt y flujos de trabajo de Databricks, la configuración de clusters, la gestión de dependencias, la programación de tareas y el mantenimiento de configuraciones específicas por entorno.
• Establecer prácticas de monitorización proactiva, observabilidad y excelencia operativa mediante la implementación de alertas, la realización de mantenimientos y actualizaciones periódicas de los pipelines, y la resolución de problemas para garantizar la fiabilidad, el rendimiento de la plataforma y una rápida resolución de incidencias.
• Impulsar los estándares de calidad, gobernanza y cumplimiento de datos mediante pruebas automatizadas de dbt, frameworks de validación, principios de datos FAIR, gestión de linaje, auditabilidad y capacidad de descubrimiento de datos en todas las capas de la plataforma.
• Aportar liderazgo técnico y colaboración transversal evaluando la viabilidad de las soluciones, liderando la planificación de la carga de trabajo, mentorizando a los equipos de ingeniería de datos, definiendo estándares de ingeniería y colaborando con ingenieros de datos, modeladores, stewards, desarrolladores de BI, científicos de datos y expertos de negocio (SMEs) para ofrecer soluciones de datos de gran impacto.

Ubicación: Barcelona, España

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