Data Engineer (todos los géneros)

Crearás la base de datos sobre la que las aplicaciones especializadas, los análisis y la IA puedan trabajar de forma fiable. Los distintos sistemas fuente aportan sus propios formatos, permisos y patrones de error. Desarrollarás flujos de datos comprensibles en los que el origen, la calidad y las responsabilidades sigan siendo trazables.

Una API entrega cambios con retraso, una importación contiene registros erróneos y otra ejecución repite datos ya incorporados. Definirás claves especializadas, reglas de duplicados y tratamiento de errores. Se tienen expresamente en cuenta zonas horarias, eliminación de datos y cambios de esquema. Los consumidores reciben información trazable sobre origen, calidad y actualidad. Si falla una ejecución, debe quedar claro qué puede volver a procesarse.

• Incorporar datos de API, bases de datos y archivos y desarrollar pipelines batch o basados en eventos robustos.
• Definir modelos de datos, transformaciones y controles de calidad junto con interlocutores especializados.
• Garantizar repetibilidad, procesamiento incremental y reinicio tras errores; tener en cuenta duplicados y datos retrasados.
• Diseñar conceptos de acceso, supervisión y documentación de modo que los flujos de datos sigan siendo verificables durante la operación.
• Implementar procesamiento incremental y reinicios sin duplicar operaciones empresariales.
• Acordar contratos de datos y reglas de calidad para campos obligatorios, referencia temporal y claves especializadas.

Lo decisivo es una experiencia relevante para el puesto y demostrable. Puede proceder de una formación adecuada, estudios universitarios, práctica profesional o una reconversión sólida. Acordaremos la responsabilidad concreta en función de tus conocimientos.

• Conocimientos sólidos de SQL y experiencia con Python o un lenguaje comparable para procesamiento de datos.
• Comprensión del modelado de datos, las interfaces y el procesamiento automatizado.
• Capacidad para analizar sistemáticamente errores de datos y contrastar definiciones especializadas con modelos técnicos.

Estos conocimientos son útiles, pero no es necesario tenerlos todos a la vez. Describe en tu solicitud en qué ámbitos ya has trabajado de forma práctica y en cuáles quieres profundizar.

• Experiencia con streaming, data warehouses o arquitecturas lakehouse.
• Conocimientos de orquestación, catálogos de datos o data lineage.

El éxito significa menos errores de datos inadvertidos y una base fiable para otras aplicaciones. No solo entregarás un pipeline, sino también controles, responsabilidades y una vía trazable para solucionar errores.

Para este puesto son posibles Colonia y el trabajo en remoto. Antes de empezar acordaremos la colaboración concreta, los requisitos de los proyectos y, en su caso, las reuniones necesarias con clientes.

Para este puesto está previsto un contrato laboral a jornada completa o parcial. Acordaremos las tareas, el número de horas, la fecha de inicio y la remuneración de acuerdo con el puesto y tus conocimientos.

Muéstranos en tu solicitud qué experiencias o intereses aportas para este puesto. Un currículum, así como ejemplos de proyectos, certificados o muestras de trabajo relevantes, nos ayudan en la valoración profesional. No envíes datos confidenciales de clientes, credenciales de acceso ni código fuente protegido.

Indícanos el modelo de trabajo que deseas, tu posible fecha de inicio y si quieres trabajar a jornada completa o parcial.

Si tienes preguntas sobre el puesto, puedes contactar con nuestro equipo de selección en hr@otoko.com. La inclusión en la bolsa de candidatos es voluntaria y solo se realiza con un consentimiento separado; no es un requisito para evaluar tu solicitud.