Líder de Ingeniería de Datos

Lo que buscamos:
Valoramos la diversidad de trayectorias y estilos de liderazgo. Aunque no cumplas con todos los requisitos, nos encantaría conocerte. 

• Una trayectoria demostrada de responsabilidad de extremo a extremo (end-to-end) en soluciones de datos a escala empresarial, desde la arquitectura y el diseño hasta la implementación, el despliegue en producción y el traspaso operativo. 
• Experiencia demostrada en una capacidad de ingeniería senior o de liderazgo, reconocida por el impacto entregado en el rendimiento del equipo, la calidad de la solución y los resultados para los stakeholders, no simplemente por la antigüedad. 
• Sólida experiencia trabajando en la industria de las ciencias de la vida (por ejemplo, ensayos clínicos, presentaciones regulatorias, farmacovigilancia, datos de I+D o operaciones comerciales), con un fuerte conocimiento de la complejidad de los datos del dominio, los estándares y los requisitos de cumplimiento. 
• Capacidad demostrada para liderar, mentorizar y hacer crecer a un equipo de ingenieros en un entorno colaborativo, incluyendo la realización de evaluaciones de desempeño, el establecimiento de objetivos individuales y el seguimiento de los planes de desarrollo personal. 
• Sólida formación en ingeniería de datos en la nube, con comodidad trabajando en las principales plataformas cloud (AWS, GCP, Azure) y preferencia por candidatos con sólida experiencia en Azure y Databricks, incluyendo Unity Catalog, PySpark, Python y SQL.
• Experiencia demostrada en el procesamiento e ingeniería de conjuntos de datos a gran escala en entornos de producción, incluyendo la responsabilidad del monitoreo del rendimiento, la observabilidad, las alertas y la fiabilidad operativa de los sistemas de datos. 
• Experiencia definiendo arquitectura de datos, estándares de plataforma y mejores prácticas de ingeniería a nivel de equipo o proyecto. 
• Comprensión sólida de los conceptos de DataOps: reproducibilidad, automatización, CI/CD y colaboración. 
• Habilidades excepcionales de resolución de problemas, capacidad de pensamiento crítico y una atención meticulosa al detalle. 
• Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita para transmitir hallazgos de datos complejos y decisiones arquitectónicas tanto a audiencias técnicas como no técnicas. 
• Una actitud orientada a resultados con un fuerte sentido de la responsabilidad, apertura a los desafíos y compromiso con la mejora continua. 

• Automatización de infraestructura utilizando Terraform, Bash o PowerShell. 
• Experiencia con Managed Tables, mejores prácticas de Lakehouse y Databricks Asset Bundles (DABs). 
• Familiaridad con GxP u otras regulaciones de datos sanitarios. 
• Experiencia facilitando ceremonias Agile (Scrum o Kanban) como tech lead o engineering manager. 
• Experiencia con sistemas de datos no relacionales (por ejemplo, MongoDB, CosmosDB). 
• Experiencia habilitando casos de uso de IA y machine learning a través de los datos: construyendo las bases de datos, los pipelines y los feature stores que impulsan las soluciones basadas en IA en un contexto de ciencias de la vida o empresarial.

• Inglés: se requiere nivel B2+ / C1.
• Se valorará el conocimiento de español y/o catalán.

• Modelo de trabajo híbrido y horario flexible que se adaptaría tanto a noctámbulos como a madrugadores.
• 25 días de vacaciones anuales.
• Oportunidades de desarrollo profesional y la oportunidad de dar forma al futuro de la empresa. 
• Una cultura centrada en el empleado inspirada directamente en el feedback de los mismos: tu voz es escuchada y tu perspectiva es fomentada. 
• Diferentes programas de formación para apoyar tu desarrollo personal y profesional. 
• Trabaja en una empresa internacional de rápido crecimiento. 
• Ambiente agradable y equipo de gestión colaborativo.

Estamos buscando un Data Engineering Team Lead para unirse a nuestra creciente práctica de Data and AI Engineering, un rol diseñado para alguien que prospere en la intersección de la excelencia técnica y el liderazgo de personas. 

Guiarás a un equipo de ingenieros de datos que trabajan en proyectos de alto impacto en las industrias de las ciencias de la vida y la salud, definirás estándares de arquitectura de datos y colaborarás con los stakeholders para explorar y dar forma a nuevos casos de uso. Aportas la profundidad técnica suficiente para ganarte la confianza del equipo y el instinto de liderazgo necesario para desarrollar su potencial.

• Liderar, mentorizar y apoyar a un equipo de ingenieros de datos, fomentando una cultura de calidad, responsabilidad y aprendizaje continuo.
• Realizar reuniones 1:1 periódicas, proporcionar orientación técnica y apoyar el desarrollo profesional de tus reportes directos. 
• Actuar como el primer punto de escalada para desafíos técnicos y desbloquear al equipo cuando sea necesario. 
• Colaborar con equipos interdisciplinares, incluyendo arquitectos de datos, expertos temáticos (SMEs) clínicos y stakeholders de negocio.  

Liderazgo técnico y arquitectura:

• Definir e impulsar estándares de arquitectura de datos, patrones de diseño y mejores prácticas de ingeniería en todo el equipo. 
• Liderar revisiones arquitectónicas y proporcionar orientación práctica en las decisiones de diseño de plataformas.
• Construir y supervisar pipelines de datos escalables utilizando Databricks, dbt, PySpark y SQL en entornos cloud (Azure, AWS, GCP). 
• Ejecutar y supervisar procesos de armonización de datos en conjuntos de datos de ensayos clínicos para garantizar la consistencia, la calidad y la interoperabilidad. 
• Desarrollar e implementar estrategias complejas de integración y procesamiento de datos para derivar insights accionables que apoyen la toma de decisiones de los stakeholders clave. 
• Impulsar las prácticas de DataOps: CI/CD, versionado de pipelines, testing, linaje, observabilidad y automatización del despliegue.
• Colaborar con clientes y stakeholders internos para explorar nuevos casos de uso y traducir los requisitos de negocio en soluciones técnicas. 
• Contribuir a la definición del alcance de los proyectos, la estimación de esfuerzos y la planificación de la hoja de ruta (roadmap). 
• Representar la función de ingeniería de datos en discusiones transversales y foros técnicos.

Senior/Lead