Data Engineer

• Grado en Informática, Ingeniería de Datos o experiencia equivalente.
• Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos, con un enfoque en data pipelines de streaming y batch.
• Gran dominio de Python y/o Kotlin/Java.
• Experiencia práctica con streaming (p. ej., Kafka) y bases de datos NoSQL (p. ej., MongoDB o DocumentDB).
• Experiencia con servicios cloud de AWS - incluyendo Lambda, GlueJobs, Eventbridge, S3 y CDK.
• Sólidos conocimientos de modelado de datos para bases de datos orientadas a documentos.
• Familiaridad con pipelines de CI/CD y prácticas DevOps en un entorno cloud-native.
• La experiencia trabajando en entornos Agile/SAFe es un plus.
• Gran capacidad de comunicación, con comodidad trabajando tanto con interlocutores técnicos como no técnicos.
• Inglés fluido; el dominio del español y/o alemán es un plus.

Rango de salario bruto anual: Mín. 45.000€ - Máx. 75.000€, según la experiencia.

(Nuestras bandas salariales incluyen un bono semestral por desempeño del equipo)

• Capacidad de trabajo totalmente remoto, con la opción de trabajar desde nuestra oficina cuando sea necesario.
• Acceso a herramientas de desarrollo profesional y cursos de idiomas gratuitos.
• Horario de trabajo flexible para adaptarse a las necesidades personales y profesionales.
• Un paquete de vacaciones competitivo y acceso a una variedad de descuentos para empleados.

Únete a nosotros en Volkswagen Digital:Hub para avanzar en tu carrera en un puesto donde tus habilidades administrativas contribuirán directamente al éxito y al funcionamiento fluido de nuestros proyectos innovadores.

Ref: Level C

Volkswagen Group Services tiene el placer de presentar una oportunidad fantástica para unirse a nuestro Volkswagen Digital:Hub en España. Como parte de la red global de Centros de Desarrollo de Software del Grupo Volkswagen, buscamos constantemente personas con talento listas para aportar sus habilidades únicas a nuestros proyectos.

Nuestro entorno de start-up es colaborativo, innovador y abierto a nuevas ideas. Nos esforzamos por cultivar una cultura de trabajo que fomente el crecimiento individual, el empoderamiento de los equipos y la excelencia en los proyectos. Valoramos el respeto, el trabajo en equipo y el propósito común que nos une como grupo. Si estás listo para prosperar en un entorno dinámico de start-up y formar parte de nuestra familia, respaldado por una de las empresas más grandes del mundo, te invitamos a seguir leyendo.

Diseño y construcción de Data Pipelines

• Diseñar, construir y mantener data pipelines escalables que ingieran datos de sistemas externos, los transformen y los carguen en bases de datos NoSQL.
• Definir y evolucionar la lógica de transformación para garantizar la calidad, consistencia y alineación de esquemas a través de sistemas de origen heterogéneos.
• Analizar y comprender las interfaces de los sistemas externos para informar el diseño de la integración y anticipar cambios en los procesos upstream.

Modelado y diseño de datos

• Diseñar y mantener modelos de datos orientados a documentos, asegurando que cumplan con los requisitos de negocio actuales y futuros.
• Crear y mantener visualizaciones de modelos de datos para apoyar la alineación entre equipos y la documentación arquitectónica.

Garantizar la calidad y fiabilidad de los datos

• Implementar validación, monitorización y alertas en todo el pipeline para asegurar la integridad de los datos y la detección temprana de fallos.
• Establecer y aplicar prácticas de gobernanza de datos, incluyendo el manejo de datos sensibles de acuerdo con los requisitos de cumplimiento.
• Diseñar y mantener estrategias para anonimizar datos de producción y sintetizar datos de prueba para permitir entornos de prueba seguros y realistas.

Impulsar la calidad técnica

• Escribir código limpio, bien testeado y mantenible; revisar las contribuciones de los compañeros y mantener los estándares de ingeniería en todo el equipo.
• Optimizar el rendimiento del pipeline para el procesamiento de datos a gran escala, equilibrando el rendimiento (throughput), la latencia y el coste.

Colaboración dentro del ART

• Trabajar estrechamente con los equipos de gestión de producto e ingeniería para traducir los requisitos de negocio en soluciones de data pipelines.
• Contribuir a las discusiones arquitectónicas y a la toma de decisiones técnicas dentro de los equipos Agile.
• Mentorear a los miembros junior del equipo y ayudar a mejorar los flujos de trabajo y las prácticas de desarrollo.