Ingeniero de Datos

• Experiencia con ingeniería de datos nativa de la nube utilizando herramientas como Databricks, dbt, PySpark y SQL.
• Comodidad trabajando con al menos una plataforma de nube principal (Azure, AWS, GCP), y apertura a otras.
• Experiencia práctica con la automatización de CI/CD, especialmente con GitHub Actions o Azure Pipelines.
• Sólidas habilidades de programación en Python para transformación, scripting y automatización.
• Conocimientos operativos de calidad de datos, marcos de validación y desarrollo de datos basado en pruebas (test-driven data development).
• Familiaridad con prácticas de observabilidad, incluyendo métricas, registro y herramientas de linaje de datos.
• Comprensión de los conceptos de DataOps, incluyendo reproducibilidad, automatización y colaboración.
• Mentalidad de equipo y experiencia en entornos ágiles (Scrum o Kanban).
• Competencia profesional completa en inglés (nuestro idioma de trabajo interno y con clientes).

• Experiencia con Snowflake o almacenes de datos en la nube similares.
• Conocimiento de herramientas y marcos de linaje de datos.
• Automatización de infraestructura utilizando Terraform, Bash o PowerShell.
• Exposición a técnicas de modelado de datos como Data Vault o modelado dimensional.
• Familiaridad con herramientas de pruebas de datos.
• Comprensión de GxP u otras regulaciones de datos sanitarios.
• Experiencia con sistemas de datos no relacionales (p. ej., MongoDB, CosmosDB).
• Conocimientos de los idiomas español y/o catalán.

• Nivel de inglés B2 o superior
• Los idiomas español y/o catalán son un plus

Estamos buscando un Data Engineer para unirse a nuestro creciente equipo de profesionales de Data and AI Engineering que prosperan en la intersección de los datos, la tecnología y el sector sanitario. Tanto si estás al principio de tu carrera como si ya tienes experiencia práctica, damos la bienvenida a mentes curiosas, personas que sepan trabajar en equipo y resolutores de problemas con ganas de construir soluciones de datos de alta calidad para la industria de las ciencias de la vida.

En MIGx, contribuirás a arquitecturas modernas de data mesh y data fabric, desarrollarás pipelines nativos de la nube y ayudarás a implementar prácticas de DataOps que garanticen que nuestros sistemas sean robustos, observables y estén listos para producción.

• Construir y gestionar pipelines ETL/ELT utilizando herramientas como Databricks, dbt, PySpark y SQL.
• Contribuir a  plataformas de datos escalables en entornos de nube (Azure, AWS, GCP).
• Implementar y mantener flujos de trabajo CI/CD utilizando herramientas como  GitHub Actions y Azure DevOps.
• Aplicar principios de DataOps: versionado de pipelines, pruebas, linaje, automatización del despliegue y monitorización.
• Integrar controles de calidad de datos automatizados, perfilado y validación en los pipelines.
• Garantizar una sólida observabilidad de datos mediante herramientas de registro, métricas y alertas.
• Colaborar en infraestructura como código para entornos de datos utilizando Terraform o herramientas similares.
• Conectar y orquestar la ingesta desde APIs, bases de datos relacionales y sistemas de archivos.
• Trabajar en equipos ágiles, contribuyendo a standups, retrospectivas y la mejora continua.