Metrica busca un/a Ingeniero/a de Datos para un proyecto del Sector de Defensa.
Condiciones
Funciones:
- Diseñar y mantener pipelines de datos robustos y escalables.
- Implementar procesos de ingesta, transformación y carga de información.
- Garantizar la calidad, consistencia y trazabilidad del dato y monitorizar el rendimiento optimizando tiempos de procesamiento.
- Colaborar con arquitectos de datos y equipos de BI e IA.
- Documentar flujos de datos y dependencias técnicas
- Participar en la automatización y despliegues CI/CD de pipelines.
Si cumples con los requisitos y estás buscando un nuevo desafío profesional en un entorno estimulante, te invitamos a formar parte de nuestro equipo. Envíanos tu CV actualizado.
Imprescindibles:
Se requiere experiencia mínima de 2 años como ingeniero/a de datos.
- Experiencia en diseño e implementación de pipelines ETL y ELT.
- Dominio de SQL avanzado y manipulación de grandes volúmenes de datos, y conocimientos de lenguajes de programación orientados a datos como Python, Scala o Java.
- Experiencia con herramientas de orquestación y flujos de datos como Airflow, NiFi o Prefect.
- Conocimientos de bases de datos relacionales y NoSQL.
- Comprensión de formatos de datos como JSON, Parquet, Avro o CSV.
- Experiencia en control de calidad del dato y validaciones automáticas.
- Grado Universitario en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o similar, valorándose formación en bases de datos o análisis de datos.
- Nivel de inglés B2-C1.
Requisitos deseables:
- Experiencia en entornos Big Data con tecnologías como Spark, Hadoop o Flink.
- Conocimientos de arquitecturas Data Lake y Data Warehouse.
- Experiencia en plataformas cloud de datos como Azure, AWS o GCP.
- Conocimientos de streaming de datos con herramientas como Kafka, Kinesis o Pub/Sub.
- Familiaridad con contenedores y Kubernetes.
- Conocimientos básicos de gobierno del dato y metadatos.
Certificaciones valorables:
Certificaciones en herramientas ETL o Big Data.
Habilidades personales:
Pensamiento lógico y orientación a la eficiencia, capacidad analítica y resolución de problemas, organización y documentación técnica, trabajo en equipo con analistas, científicos de datos y arquitectos y proactividad y aprendizaje continuo.