Ingeniero de Datos Sénior

• Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos o ingeniería backend con enfoque en datos.
• Python. Sólidas habilidades de programación; este es nuestro stack principal.
• SQL y PL/SQL. Sólida experiencia práctica escribiendo, leyendo y refactorizando modelos y lógica de bases de datos (Oracle).
• Experiencia práctica con herramientas de pipelines de datos (por ejemplo, Airflow, Spark, Kafka, Flink).
• Experiencia con servicios de datos en la nube (AWS, Azure o GCP).
• Familiaridad con procesos ETL/ELT y patrones de integración de datos.
• Conocimiento de sistemas distribuidos y arquitecturas orientadas a eventos.
• Fundamentos de RAG / vectores. Comprensión de embeddings, vector stores y conceptos de recuperación (o una clara aptitud para aprenderlos).
• Disciplina de ingeniería. Control de versiones, pruebas, conocimiento de CI/CD y documentación limpia.
• Mentalidad. Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas, y comodidad aportando orden a sistemas legacy de estado desconocido.

• Entornos gobernados: experiencia trabajando estrechamente con Data Architects o dentro de entornos de datos gobernados.
• Data lakes y warehousing: conceptos básicos de plataformas de datos analíticos y modelado dimensional.
• Conceptos básicos de ciencia de datos: lo suficiente para colaborar en casos de uso de insights y analítica.
• Herramientas de gobernanza y catalogación de datos: linaje, catalogación y gestión de metadatos.
• Arquitecturas distribuidas/orientadas a eventos y herramientas de pipelines (por ejemplo, Airflow, Spark, Kafka).
• Dominio empresarial o de seguros: exposición a sistemas empresariales complejos, seguros o servicios financieros.

• Formar parte de un proveedor de software de seguros en rápido crecimiento con equipos multinacionales en toda Europa; de hecho, tenemos más de 15 nacionalidades en nuestra empresa.
• Recibir un paquete de remuneración competitivo junto con grandes oportunidades de crecimiento personal y profesional.
• Una cultura empresarial positiva construida en torno al bienestar de las personas
• Tiempo sin reuniones en el que podemos centrarnos en nuestras tareas principales
• Trabaja en un entorno dinámico con un equipo excepcional que siempre está dispuesto a ayudar
• Una tarde libre el segundo viernes de cada mes, para que puedas centrarte en proyectos personales, potenciar tu creatividad o pasar tiempo con tus seres queridos.

Si estás interesado en este puesto, estaremos encantados de saber de ti.

Buscamos un Data Engineer para diseñar, construir y escalar nuestra plataforma de datos como un habilitador principal de la estrategia de IA y Datos de Fadata. 

En este puesto, serás responsable de desarrollar pipelines de datos robustos, garantizar datos de alta calidad y accesibles, y dar soporte a casos de uso de datos avanzados. Trabajarás estrechamente con Data Architects y Subject Matter Experts (SMEs) para asegurar que las soluciones de datos estén alineadas con los dominios de negocio, los estándares de arquitectura y la estrategia de datos empresarial. 

Esta posición es fundamental para conectar los sistemas operativos (incluyendo arquitecturas legacy y de microservicios) con las plataformas de datos modernas, ya que nuestros equipos de ingeniería están transformando los sistemas centrales en arquitecturas nativas de la nube.

• Documentar y curar nuestros activos de datos actuales: construir un mapa gobernado y fiable del patrimonio de datos que sea utilizable en toda la empresa.
• Perfilado de datos por dominio y versión: qué tablas y columnas existen, qué se utiliza realmente y dónde hay redundancia o potencial de refactorización.
• Ayudar a clasificar y proteger la PII (información de identificación personal) y los datos sensibles antes de realizar cualquier cambio.
• Contribuir a las prácticas de calidad, validación, linaje y gobernanza de datos.
• Integrar soluciones de datos con microservicios y arquitecturas orientadas a eventos.
• Colaborar con el Data Architect para evolucionar la plataforma de datos y la hoja de ruta de la arquitectura, alineada con las iniciativas de transformación cloud-native, habilitadas por IA y SaaS.
• Trabajar con APIs, sistemas de mensajería y frameworks de procesamiento de datos distribuidos.
• Comprender, documentar y mejorar nuestros despliegues de datos actuales.
• Sacar el máximo partido a nuestra configuración de liquibase.
• Comprender nuestro modelo de datos actual, trabajando dominio por dominio con los SMEs.
• Apoyar el diseño de los modelos de datos y pipelines de reporting y de intercambio de datos.
• Aplicar formatos de datos columnares y frameworks de datos analíticos donde aporten valor.
• Diseñar, construir y mantener arquitecturas y pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Implementar mecanismos de ingesta de datos, chunking, embedding, indexación y recuperación.
• Trabajar con bases de datos vectoriales y tecnologías de búsqueda para permitir una recuperación semántica fiable para nuestros agentes.
• Garantizar que los datos utilizados en los sistemas de IA sean precisos, relevantes y estén actualizados.
• Colaborar con el Data Architect y los SMEs para definir los límites del conocimiento y la relevancia del contexto.
• Ayudarnos a construir un camino hacia datos más "reportables", aplicando ETL/ELT para pasar de datos operativos a conjuntos de datos agregados y listos para el análisis.
• Contribuir a una capa de reporting/agregación y, con el tiempo, a los fundamentos del data lake y el data warehouse.
• Trabajar de forma transversal con los equipos de Ingeniería, Arquitectura, Producto y Negocio.
• Contribuir a las mejores prácticas, estándares y documentación en toda la función de datos.