Prácticas de Ingeniería de Datos

• Se requiere Grado o Licenciatura (finalizado o en curso).
• Se requieren conocimientos de programación en Python y SQL.
• Se requieren conocimientos básicos de estadística (probabilidad básica, muestreo, intervalos de confianza).
• Se requiere comprensión de los fundamentos de regresión y clasificación.
• Se valora experiencia en conceptos básicos de la nube y Databricks.
• Se valora experiencia con Power BI u otras herramientas de reporting.
• Se valora interés activo en las tendencias de IA/ML y experimentación práctica (proyectos personales, cursos o autoaprendizaje).
• Se requiere nivel de inglés obligatorio (B2+).
• Se valora nivel de español (B2+).

• Responsabilidad desde el primer día - Contribuir a trabajos reales de ingeniería de datos que respalden las decisiones de negocio y las soluciones analíticas desde el principio.
• Oportunidades de desarrollo - Adquirir experiencia práctica en ingeniería de datos en la nube moderna, componentes de Azure, Python, SQL, Git/GitHub y prácticas de CI/CD.
• Trabajo con propósito - Ayudar a fortalecer bases de datos fiables en un entorno diverso, flexible y orientado al negocio.
• Coaching y mentoría - Recibir orientación continua de ingenieros experimentados mientras aprendes a entregar soluciones resilientes y de alta calidad.
• Entorno colaborativo - Trabajar con equipos multifuncionales y multinacionales que valoran la excelencia en ingeniería, la curiosidad y la innovación.
• Remuneración competitiva - 1200 EUR brutos/mes + ayuda de relocalización cuando proceda.

€1.200,00 / mes

Buscamos un Data Engineering Intern que sea técnicamente capaz y sepa cómo hacer que las cosas sucedan. En este puesto, no solo escribirás código; también descubrirás qué es necesario construir, trabajarás con las personas que lo necesitan para asegurarte de que estás resolviendo el problema correcto y supervisarás el trabajo de principio a fin.

Definirás el alcance y ejecutarás el trabajo de ingeniería de datos de principio a fin, recopilando requisitos, construyendo pipelines y gestionando las expectativas de los stakeholders para garantizar que las soluciones sean fiables y estén alineadas con las necesidades del negocio.

Tu clave del éxito será tu capacidad para desarrollar y combinar habilidades blandas y comprensión del negocio con habilidades técnicas y utilizar el pensamiento integrador para transmitir soluciones que impulsen acciones con tus socios comerciales clave en todos los niveles y funciones.

• Construir y optimizar pipelines ETL.
• Implementar procesos de validación y calidad de datos.
• Contribuir al diseño de modelos de datos.
• Documentar soluciones, patrones y estándares.
• Perfilado estadístico de datos (distribuciones, valores atípicos, ausencia de datos).
• Ayudar a diseñar experimentos básicos / tests A/B e interpretar los resultados estadísticos.
• Monitorizar el rendimiento de los pipelines y modelos (latencia, data drift, estabilidad de métricas).
• Planificar, realizar el seguimiento y comunicar el progreso de los entregables asignados.

Jornada completa

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