Ingeniero de Datos Sénior - Evinova

Evinova, líder en healthtech, busca un Senior Data Engineer apasionado y experimentado para construir y automatizar nuestra base de datos, permitiendo que nuestros productos, la ciencia de datos y nuestros agentes ofrezcan capacidades líderes en su categoría. Únete a nosotros para aprovechar la tecnología de vanguardia, los datos y la IA para revolucionar las ciencias de la vida y mejorar miles de millones de vidas en todo el mundo.

En este papel fundamental, ayudarás en el diseño, serás un implementador senior y siempre estarás buscando nuevas formas de automatizar y optimizar datos robustos basados en la nube dentro del Lakehouse, el catálogo, los pipelines y los marcos operativos que permitan una innovación rápida y ofrezcan una fiabilidad excepcional del sistema. Serás uno de los ingenieros de datos senior de nuestro equipo; se espera que seas práctico, guíes y seas mentor de otros en diferentes equipos. Deberás compartir tu experiencia en herramientas de datos en la nube, patrones, optimizaciones, automatización y mejores prácticas con todo Evinova.

Este es un puesto presencial con base en Barcelona, ES, con el requisito de trabajar un mínimo de tres días por semana en las instalaciones. No hay flexibilidad para teletrabajo o desplazamientos.

• Servicios de Datos de AWS: Sólida experiencia práctica con Lake Formation, Glue (ETL + Catalogue + Schema Registry), Athena y al menos uno de EMR / Redshift Serverless. Entiendes cómo se componen, no solo cómo funciona cada uno de forma aislada.
• Formatos de Tabla Abiertos: Experiencia en producción con S3 Tables, Apache Iceberg (preferible) o Delta Lake. Entiendes la evolución de particiones, la evolución de esquemas, el time travel y la compactación, y cuándo es importante cada uno.
• Streaming: Construcción de pipelines de streaming en producción con Kinesis Data Streams o MSK. Comodidad con la semántica "exactly once", windowing, llegada tardía de datos (late-arriving data) y contrapresión (backpressure).
• Infraestructura como Código: AWS CDK (TypeScript) o CloudFormation. Defines la infraestructura en código, no en la consola. Se espera CI/CD para pipelines de datos; actualmente utilizamos GitHub Actions y algo de Terraform.
• Modelado de Datos: Capacidad para diseñar modelos dimensionales, esquemas de eventos y dimensiones de cambio lento (slowly changing dimensions). Entiendes las ventajas y desventajas entre el almacenamiento normalizado y desnormalizado para diferentes patrones de acceso.
• Gobernanza y Seguridad: Experiencia práctica implementando seguridad a nivel de columna, filtrado a nivel de fila o control de acceso basado en etiquetas. Entiendes cómo la clasificación de datos impulsa las políticas.
• Python o Spark: Para lógica de ETL, extracción de características y validación de calidad de datos. PySpark o Spark Scala para transformaciones distribuidas.
• IA y Machine Learning: La exposición a herramientas y frameworks de IA es un plus.
• Mentoría: Mentorizar y guiar a ingenieros junior e incluso a tus compañeros, fomentando una cultura de aprendizaje y colaboración. Ayudar en la adopción de herramientas, patrones y mejores prácticas de automatización.
• Colaboración: Colaborar con equipos multidisciplinares, incluyendo gestión de producto y seguridad, para alinear las estrategias de la base de datos con los objetivos de negocio y garantizar flujos de trabajo operativos y de desarrollo cohesivos.

• Visión Global: Capaz de entender la dirección estratégica y ayudar a diseñar iniciativas más pequeñas teniendo en cuenta dicha dirección.
• Mentor y Líder: Disfruta mentorizando a los miembros del equipo y fomentando una cultura de equipo colaborativa e impulsada por la innovación.
• Organizado y Adaptable: Capaz de gestionar múltiples prioridades y prosperar en un entorno de ritmo rápido.
• Innovador: Apasionado por aprovechar la tecnología para resolver problemas complejos e impulsar la eficiencia.
• Centrado en el Cliente: Dedicado a construir infraestructuras que aporten un valor empresarial y al cliente mensurable.

17-sept-2026

Evinova, a healthtech leader, is seeking a passionate and experienced Senior Data Engineer to build and automate our data foundation to enable our products, data science, and agents to deliver category leading capabilities. Join us in leveraging cutting-edge technology, data, and AI to revolutionize life sciences and improve billions of lives globally.

In this pivotal role, you will assist in the design, be a senior implementor, and always finding new ways to automate and optimize robust cloud-based data within the Lakehouse, catalogue, pipelines, and operational frameworks that enable rapid innovation and deliver exceptional system reliability. You will be one of the senior data engineers within our team; expected to be hands on, guide, and mentor the others across other teams. You will need to share your expertise in cloud data tools, patterns, optimizations, automation, and best practices with the whole of Evinova.

This is an in-office role based in Barcelona, ES, with a requirement to work a minimum of three days per week on-site. Remote or travel flexibility is not available.

• AWS Data Services: Strong hands-on experience with Lake Formation, Glue (ETL + Catalogue + Schema Registry), Athena, and at least one of EMR / Redshift Serverless. You understand how these compose, not just how each works in isolation.
• Open Table Formats: Production experience with S3 Tables, Apache Iceberg (preferred), or Delta Lake. You understand partition evolution, schema evolution, time travel, and compaction - and when each matter.
• Streaming: Built production streaming pipelines with Kinesis Data Streams or MSK. Comfortable with exactly once semantics, windowing, late-arriving data, and backpressure.
• Infrastructure as Code: AWS CDK (TypeScript) or CloudFormation. You define infrastructure in code, not in the console. CI/CD for data pipelines is expected, we currently use GitHub Actions, and some Terraform.
• Data Modelling: Can design dimensional models, event schemas, and slowly changing dimensions. Understand the trade-offs between normalized and denormalized storage for different access patterns.
• Governance and Security: Practical experience implementing column-level security, row-level filtering, or tag-based access control. Understands how data classification drives policy.
• Python or Spark: For ETL logic, feature extraction, and data quality validation. PySpark or Spark Scala for distributed transforms.
• AI & Machine Learning: Exposure to AI tools and frameworks is a plus.
• Mentorship: Mentor and guide junior engineers and even your peers, fostering a culture of learning and collaboration. Help in adoption of the tooling, patterns, and automation best practices.
• Collaboration: Partner with cross-functional teams, including product management and security, to align data foundation strategies with business goals and ensure cohesive development and operational workflows.

• Big Picture: Able to understand the strategic direction and help architect smaller initiatives with the direction in mind.
• Mentor & Leader: Enjoys mentoring team members, and fostering a collaborative, innovation-driven team culture.
• Organized & Adaptable: Able to manage multiple priorities and thrive in a fast-paced environment.
• Innovative: Passionate about leveraging technology to solve complex problems and drive efficiency.
• Customer-Focused: Dedicated to building infrastructure that delivers measurable business and customer value.

17-sept-2026