Ingeniero de Datos Sénior

• Grado o Máster en un campo relevante
• Más de 5 años en ingeniería de datos o roles de backend con un fuerte componente de SQL
• Experiencia demostrada trabajando con modelos de datos empresariales estructurados
• La experiencia en finanzas o banca es una gran ventaja
• Nivel experto en SQL (consultas complejas, tuning, optimización)
• Experiencia trabajando con modelos de datos establecidos y ampliándolos (Data Vault, dimensionales, SCD, 3NF)
• Sólida experiencia desarrollando transformaciones escalables basadas en SQL
• Compromiso con la construcción de soluciones de datos fiables, mantenibles y bien probadas
• Fuerte enfoque en la calidad, la monitorización, la fiabilidad y la automatización
• Mentalidad de responsabilidad (ownership) a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos
• Capacidad para refinar requisitos y colaborar con equipos técnicos y de negocio
• Enfoque creativo, proactivo y orientado a la mejora
• Fuertes habilidades de comunicación y compromiso con los stakeholders
• Resolución de problemas analítica, proactiva y orientada al detalle
• Cómodo en entornos de entrega ágiles e iterativos
• Inglés: fluido (escrito y hablado)

Los conocimientos de Python y la experiencia con herramientas de BI (por ejemplo, Tableau, Power BI) son puntos extra valiosos que apoyan la automatización, la preparación de datos y la entrega eficiente de analítica.

• Python es un gran punto a favor para la automatización, integraciones de APIs y la mejora de los flujos de trabajo
• La experiencia con Tableau, Power BI u otras herramientas de BI es un gran punto a favor
• La experiencia trabajando en banca, servicios financieros o entornos regulados es una gran ventaja
• Alemán y/o francés: deseable
• Experiencia con Temenos T24/Transact, Temenos Triple'A o plataformas de banca central (core banking) similares

• Seguro médico privado
• EPAM Employees Stock Purchase Plan
• Baja por enfermedad al 100% pagada
• Programa de referidos
• Certificación profesional
• Cursos de idiomas

Un Senior Data Engineer aporta una profunda experiencia en desarrollo SQL, modelado de datos y colaboración con los stakeholders para ofrecer conjuntos de datos de alta calidad, fiables y críticos para el negocio. El rol se centra en construir y optimizar transformaciones de datos basadas en SQL, dando soporte a las necesidades de informes analíticos, operativos y regulatorios. La experiencia en entornos bancarios o financieros es una gran ventaja.

• Desarrollar y optimizar transformaciones SQL complejas que den soporte a las necesidades analíticas, de reporting y financieras/regulatorias
• Trabajar con los modelos de datos empresariales existentes y contribuir a ellos (Data Vault, dimensionales, 3NF, estructuras basadas en dominios)
• Garantizar que la lógica SQL sea eficiente, mantenible y esté alineada con los estándares de modelado
• Implementar y mantener controles de calidad de datos, reglas de validación y pruebas SQL
• Mantener una documentación, linaje y metadatos claros para apoyar la transparencia y la gobernanza
• Apoyar la reducción de la deuda arquitectónica y ayudar a mantener un entorno de datos limpio y consistente
• Construir y mantener pipelines de datos ETL/ELT centrados en SQL
• Utilizar Python cuando sea beneficioso para la automatización, la integración de APIs o la eficiencia del flujo de trabajo
• Implementar patrones de ingesta para flujos de datos por lotes (batch), incrementales y en tiempo casi real
• Garantizar la monitorización, observabilidad y el funcionamiento fiable de los flujos de trabajo de datos
• Colaborar con los equipos de finanzas, riesgo, cumplimiento y negocio para traducir los requisitos en soluciones de datos de alta calidad
• Trabajar estrechamente con los arquitectos de datos para asegurar la alineación con los estándares de modelado
• Apoyar la resolución de problemas en los procesos de ingesta, modelado y operativos
• Contribuir a la evolución de la plataforma, a las mejoras de ingeniería y a las iniciativas de la hoja de ruta (roadmap)
• Comunicarse eficazmente tanto con los stakeholders técnicos como con los de negocio
• Colaborar con los equipos de plataforma e infraestructura para operar las cargas de trabajo SQL de forma fiable en producción
• Aplicar las mejores prácticas de ingeniería: control de versiones, documentación, pruebas y calidad de código