Ingeniero/a de Datos

Participa en el diseño, desarrollo, mantenimiento y evolución de los modelos de datos sobre la plataforma de datos corporativa, garantizando la calidad, estabilidad, reutilización y mantenibilidad de las soluciones implantadas. Desarrolla procesos de integración de datos, aplica buenas prácticas de ingeniería y colabora en la adopción de nuevas tecnologías y metodologías dentro del ecosistema Microsoft. Capaz tanto de entender y mejorar código legacy, cómo de diseñar modelos desde cero. Actuará como referente técnico de ingeniería de datos dentro del Área, contribuyendo a utilizar y definir patrones, estándares y criterios de desarrollo para la nueva arquitectura.

• Ingeniería de datos: diseño, desarrollo y mantenimiento de procesos ETL/ELT; integración de múltiples fuentes de datos heterogéneas; desarrollo de procesos de carga y transformación; optimización de procesos y rendimiento; uso avanzado de SQL, Python y tecnologías Microsoft de integración y analítica de datos, especialmente Microsoft Fabric.

• Desarrollo y despliegue: uso de Git y control de versiones; aplicación de procesos de despliegue entre entornos (CI/CD); seguimiento de metodologías y buenas prácticas de desarrollo y despliegue; producción y supervisión de documentación técnica.

• Modelado y arquitectura: modelado de datos con foco en rendimiento, reutilización y mantenibilidad; aplicación de arquitecturas Lakehouse, modelos analíticos modernos y arquitectura Medallion. Capacidad para evaluar y justificar decisiones entre patrones de almacenamiento y procesamiento en función de las necesidades de cada caso. Análisis, estabilización y evolución de procesos legacy, así como diseño y ejecución de su migración progresiva hacia la arquitectura objetivo, asegurando la continuidad del servicio durante la transición.

• Operación y fiabilidad: diseño de procesos resilientes, idempotentes y recuperables; gestión de errores, reintentos y reprocesamientos; monitorización de ejecuciones; análisis de causa raíz y resolución de incidencias en producción.

• Calidad y pruebas de datos: definición e implantación de controles automatizados de calidad de datos, reconciliación con los sistemas de origen, pruebas unitarias y de integración, y validación de reglas de negocio en las distintas capas del modelo.

• Seguridad y gobierno técnico: aplicación de criterios de seguridad, segregación de accesos, protección de información sensible, trazabilidad, linaje y cumplimiento de los estándares de gobierno del dato.

• Supervisión y mejora continua: entendimiento y supervisión de desarrollos de terceros, incluidos proveedores y perfiles junior; identificación de deuda técnica; comunicación proactiva de riesgos, bloqueos y desviaciones. Optimización del rendimiento y del consumo de capacidad, analizando volúmenes, particionamiento, formatos de almacenamiento, concurrencia y coste de ejecución.

• Documentación: capacidad de documentar de manera objetiva y clara los modelos de datos y los procesos ETL/ELT.