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Prácticas de Arquitecto de Datos | Ingeniero de Datos

Presencial en Madrid·Añadida hace 23 días (comprobada el 8 oct)

Capgemini

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Resumen

Modalidad: Presencial, Madrid
Inglés: Obligatorio
Formación: Máster

Habilidades

Requisitos

Formación y certificaciones

Diseño, evaluación y uso de pipelines de datos para tareas específicas, como ingestión desde APIs, bases de datos, ficheros o servicios externos.
Desarrollo de procesos de limpieza, validación, transformación y normalización de datos mediante Python, SQL u otras herramientas de procesamiento.
Comparativa de rendimiento y eficiencia entre diferentes métodos y tecnologías de procesamiento (por ejemplo, bases de datos relacionales vs. NoSQL, procesos batch vs. streaming).

El puesto

Perfil que buscamos

Buscamos personas cursando el Máster en Big Data o Informática, con un alto nivel de inglés (C1), motivadas por desarrollarse en un entorno tecnológico y dinámico.

Objetivos Generales

Comprender y experimentar con las tecnologías, herramientas y procesos actuales utilizados en la Ingeniería de Datos, incluyendo ingestión, transformación, modelado y almacenamiento de datos.
Participar en la evaluación crítica de la calidad, eficiencia y seguridad de los procesos de tratamiento de datos dentro de un entorno corporativo.
Aprender buenas prácticas para la integración responsable, segura y eficiente de pipelines y sistemas de datos en productos y servicios reales.

Desarrollo e Integración de Soluciones

Diseño y construcción de pipelines de datos para soportar casos de uso como analítica, reporting o consumo por aplicaciones internas.
Uso de herramientas de orquestación y automatización (como Airflow, Prefect, cron, u orquestadores internos) para gestionar flujos de datos.
Desarrollo de soluciones de integración entre distintas fuentes de datos, incluyendo APIs, bases de datos corporativas y sistemas externos.
Integración de pipelines de datos en servicios backend desarrollados en Python u otros lenguajes, así como en paneles o aplicaciones de visualización (por ejemplo, Power BI, Streamlit o dashboards internos).

Evaluación, Seguridad y Gobernanza del Dato

Diseño y ejecución de tests de calidad de datos (validaciones, controles automáticos, seguimiento de integridad y consistencia).
Revisión de aspectos éticos y de seguridad en el manejo del dato: privacidad, tratamiento de información sensible, permisos y gobernanza interna.
Documentación de procesos, datasets, resultados y aprendizajes de forma clara y estructurada para el equipo de ingeniería y analítica.

Sobre Capgemini

Capgemini es un líder mundial en consultoría, servicios tecnológicos y transformación digital, que ofrece una gama de servicios integrados que combinan la tecnología con una profunda experiencia sectorial. El grupo se describe como un líder mundial en la transformación de negocios y tecnología, impulsado por la IA, y presta servicios a industrias que incluyen aeroespacial y defensa, banca y mercados de capitales, productos de consumo, energía y servicios públicos, salud, seguros, fabricación, sector público, comercio minorista y telecomunicaciones.

Su cartera de marcas incluye Capgemini Invent, su motor de innovación, diseño y transformación; Capgemini Engineering, que ayuda a los mayores innovadores del mundo a diseñar los productos y servicios del mañana; así como frog y Sogeti. Sus servicios abarcan la nube, ciberseguridad, datos e inteligencia artificial, soberanía digital, gestión empresarial, industria inteligente y negocio sostenible.

Sector: Consultoría IT
Plantilla: 350,000
Web: capgemini.com

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