Ingeniero de Datos Staff (remoto)

• Dominio de Python para ingeniería de datos: Construcción de pipelines ETL/ELT robustos, librerías modulares y herramientas con pruebas y observabilidad sólidas.

• Habilidades avanzadas de SQL con PostgreSQL: Diseño de consultas complejas, optimización de rendimiento, estrategias de indexación y un conocimiento profundo de los planes de ejecución tanto para cargas de trabajo OLTP como OLAP.

• Sólida experiencia con dbt: Modelado de datos, pruebas y documentación de conjuntos de datos analíticos, gestión de entornos y estructuración de proyectos para la escalabilidad.

• Experiencia práctica con Dagster (o herramientas de orquestación similares): Diseño de assets/jobs, grafos de dependencia, programación, monitorización y gestión de incidentes para flujos de trabajo de datos.

• Conocimientos sólidos de contenerización y orquestación: Docker y Kubernetes para el despliegue de servicios de datos, trabajos por lotes (batch jobs) y microservicios en producción.

• Gran comprensión del modelado de datos: Modelado dimensional además de una comprensión clara de las compensaciones entre esquemas operativos frente a analíticos.

En Qualifyze, nuestros rangos salariales son transparentes internamente y nuestro objetivo es seguir un enfoque similar externamente. Para este puesto, nos complace compartir un punto de referencia dentro de la banda: el rango salarial esperado es de alrededor de 75.000€ – 85.000 €, centrado en la mediana.

La compensación final dependerá de la experiencia y el rendimiento durante el proceso, con cierta flexibilidad dentro del rango.

• 💰Paquete de compensación competitivo, revisado anualmente

• 🌴Paquete de vacaciones por país que aumenta con tu antigüedad

• 🏋🏽‍♀️Beneficios específicos por país, incluyendo seguro médico privado, ayudas para gimnasio y comidas

• 🚀Presupuesto anual de desarrollo personal para aumentar tu impacto

• 🌎Modalidad de trabajo híbrida, además de hasta 3 meses al año trabajando desde cualquier lugar.

• 💻Todo el mejor equipo y herramientas para trabajar de forma eficaz

• 🎉Evento y celebración anual presencial de toda la empresa en Europa

• 👫Trabajar con un equipo excepcional, realizando parte del mejor trabajo de tu carrera

Estamos buscando un Staff Data Engineer para unirse a nuestro creciente equipo de Product & Tech. En este puesto, ayudarás a dar forma a la evolución de nuestra plataforma de datos e influirás en las decisiones de ingeniería en múltiples equipos multidisciplinares.

Tu objetivo principal será colaborar con nosotros en el diseño y escalado de nuestra plataforma de datos, reforzando tanto nuestras bases de datos operativas como nuestra plataforma analítica, y aportando prácticas de ingeniería de software de calidad a todos nuestros productos de datos y pipelines.

Colaborarás estrechamente con el equipo de producto y los ingenieros de backend, y actuarás como un socio de confianza para los stakeholders de negocio que dependen de datos precisos y oportunos para impulsar las decisiones de producto y la estrategia de la empresa.

Este rol es ideal para alguien con sólidas habilidades en Python y SQL, fundamentos sólidos de ingeniería de software, experiencia en equipos de producto o plataformas intensivas en datos donde haya contribuido a arquitecturas de datos y pipelines de producción de extremo a extremo, y la capacidad de tener éxito en un entorno dinámico centrado en resultados, siendo responsable de todo el ciclo de datos, desde los sistemas operativos hasta los analíticos.

• Definir e impulsar la visión técnica de nuestra arquitectura y plataforma de datos.

• Diseña soluciones de datos escalables, fiables y mantenibles que impulsen el crecimiento del negocio.

• Establecer y cultivar mejores prácticas en torno a la arquitectura de datos, el modelado, la calidad y los estándares de ingeniería.

• Liderar iniciativas técnicas complejas y tomar decisiones arquitectónicas estratégicas en múltiples equipos.

• Colaborar con Product, Engineering y los stakeholders de negocio para traducir las necesidades de negocio en soluciones de datos escalables.

• Mentorear y apoyar a los Data Engineers, fomentando el crecimiento técnico y el intercambio de conocimientos en todo el equipo.

• Impulsar mejoras continuas que aumenten la escalabilidad, fiabilidad y eficiencia de nuestra plataforma de datos.