Ingeniero de Datos

• Sólidos conocimientos de SQL y Python, con una comprensión profunda de los sistemas de datos distribuidos y las arquitecturas de datos modernas.
• Conocimiento profundo del modelado de datos dimensionales (Kimball, Inmon) y experiencia práctica en la construcción de capas analíticas en data warehouses como Snowflake o BigQuery.
• Experiencia práctica con plataformas en la nube (preferiblemente AWS; Azure/GCP también son valiosas).
• Experiencia en orquestación de flujos de trabajo con Airflow o herramientas similares.
• Mentalidad de gran sentido de la responsabilidad (ownership): capacidad para trabajar de forma independiente, estructurar el trabajo y colaborar eficazmente con interlocutores técnicos y no técnicos.
• Excelentes habilidades de comunicación con un enfoque colaborativo y de resolución de problemas.
• Residir en Madrid o alrededores, ya que este puesto requiere trabajo híbrido.

• Experiencia con tecnologías de streaming en tiempo real como Kafka o similares.
• Experiencia con bases de datos analíticas nativas de la nube como Snowflake.
• Exposición a entornos multi-cloud y comprensión de las ventajas y desventajas de cada plataforma.
• Experiencia en entornos orientados al producto (product-led) o basados en la experimentación.
• Experiencia con prácticas de gobernanza de datos, catalogación y documentación (p. ej., DataHub).

• Seguro médico / de salud
• Vacaciones anuales abiertas
• Programa de asistencia al empleado
• Formación y Desarrollo de Aprendizaje

Los beneficios adicionales varían según el país y se compartirán durante el proceso de contratación.

Tenemos la misión de ser pioneros en la próxima era del juego en el mundo. A medida que crecemos en Europa y Latinoamérica, estamos construyendo The Playstack: la tecnología que impulsa la próxima generación de deportes, juegos y experiencias para los fans. ¡Únete a nosotros y ayúdanos a convertirla en la plataforma más utilizada del mundo! Desde operaciones, pasando por marketing, hasta producto, buscamos personas con talento que den forma a la manera en que millones de clientes juegan, ven y conectan cada día.

¿Te entusiasma la idea de construir una infraestructura de datos moderna que permita el autoservicio de analítica a escala? En Super Technologies, los datos son un habilitador estratégico para la toma de decisiones, la experimentación y la medición del rendimiento. Nuestro equipo de Analytics Platform construye los cimientos que hacen que los datos sean fiables, accesibles y accionables, colaborando con los equipos de producto y negocio para medir lo que realmente importa. Te unirás a una comunidad madura y en crecimiento de más de 40 ingenieros de datos que están dando forma a uno de los ecosistemas de datos más avanzados de la industria.

• Diseñar, construir y optimizar pipelines ETL/ELT escalables para conjuntos de datos de gran volumen y cambios rápidos.
• Aplicar metodologías de data warehouse contrastadas (p. ej., Kimball, Inmon) para diseñar y entregar modelos de datos fiables y de alto rendimiento.
• Desarrollar y mantener capas semánticas y data marts curados para permitir el autoservicio analítico en toda la empresa.
• Orquestar flujos de trabajo fiables con herramientas modernas como Apache Airflow.
• Implementar prácticas de calidad de datos, linaje y observabilidad para garantizar la confianza en nuestros productos de datos.
• Colaborar con los equipos de producto, analítica e ingeniería para co-crear soluciones de datos escalables que aporten un valor de negocio mensurable.
• Elevar el nivel de ingeniería mediante revisiones de código, pruebas, automatización y mejoras arquitectónicas.