Gerente de Ingeniería de Datos

Buscamos un Data Engineering Manager para unirse a nuestro equipo en Madrid y hacerse responsable del ciclo de vida de nuestra entrega de datos, impulsando la entrega de extremo a extremo de proyectos de datos complejos, mientras gestiona y mentorea a un equipo de ingenieros de datos en crecimiento. Este es un rol de "player-coach": al menos por ahora, mantendrás un perfil muy práctico (hands-on), escribiendo código, diseñando esquemas y construyendo pruebas de concepto junto a tu equipo, en lugar de pasar a una capacidad puramente de gestión.

Nos estamos alejando deliberadamente de un stack cerrado y dependiente de proveedores (por ejemplo, Azure Databricks) para avanzar hacia una arquitectura flexible y mayoritariamente de código abierto que mantenga nuestras opciones abiertas. Estarás en la sala de máquinas de esa re-arquitectura: escribiendo código, diseñando esquemas, ajustando consultas y ayudando a validar herramientas como ClickHouse, dbt y frameworks de orquestación de código abierto antes de adoptarlas a escala, al tiempo que mentorizas a tu equipo para que haga lo mismo y promueves prácticas de desarrollo asistido por IA (por ejemplo, GitHub Copilot, Cursor, Claude) en todo el grupo.

Lo que harás:

• Liderazgo de equipo y mentoría: Liderar y mentorizar a los ingenieros de datos del equipo de Madrid, proporcionando una dirección técnica clara y revisiones de código constructivas, colaborando estrechamente con ingenieros distribuidos en Norteamérica e India.
• Entrega práctica y propiedad de pipelines: Diseñar, construir y optimizar pipelines ETL/ELT robustos que muevan y transformen millones de puntos de datos diarios de forma fiable y eficiente, manteniéndose involucrado en el código en lugar de delegarlo.
• Desarrollo asistido por IA: Promover el uso de asistentes de codificación por IA y el desarrollo basado en prompts para acelerar el prototipado, la generación de código, la refactorización, las pruebas y la documentación, y establecer mejores prácticas y estándares de revisión para tu equipo.
• POCs prácticas y prototipado: Construir personalmente pruebas de concepto para validar nuevas herramientas y patrones (por ejemplo, ClickHouse, dbt, frameworks de orquestación de código abierto) antes de su despliegue general, y traducir los resultados en recomendaciones claras.
• Modernización de la plataforma: Contribuir a la migración práctica desde Azure Databricks hacia un stack basado en AWS más abierto y flexible, minimizando la interrupción en la entrega de datos diarios de alto volumen.
• Integración profunda de sistemas: Comprender los sistemas upstream y downstream de tus pipelines, desde la ingesta hasta las plataformas orientadas al cliente, para garantizar una entrega de datos limpia y de extremo a extremo.
• Excelencia operativa: Establecer prácticas de testing, validación, monitorización, observabilidad y CI/CD que garanticen la integridad de los datos a escala.
• Dominio del dominio: Aprender rápidamente los matices del dominio de la Publicidad y la Investigación de Mercados para traducir las necesidades de negocio en requisitos técnicos robustos.

Ubicación: Madrid, España (Remoto - con colaboración presencial regular en un WeWork local junto a nuestro equipo técnico de Madrid)

Este es un rol práctico de "player-coach" en lugar de una posición de gestión de personas pura; por ahora, pasarás la mayor parte de tu tiempo construyendo y operando pipelines de producción, ajustando bases de datos y ayudando a validar las herramientas de código abierto que darán forma a nuestra plataforma en el futuro, al tiempo que proporcionas dirección técnica y mentoría a los ingenieros que te rodean.

Este puesto es remoto con base en Madrid, con la expectativa de que te unas al equipo en persona periódicamente en un espacio local de WeWork para colaborar estrechamente con nuestro equipo técnico de Madrid.