Diseñar, desplegar y operar plataformas de datos escalables y seguras (Data Warehouse/ Data Lake/Lakehouse), con pipelines batch y streaming, orquestación, repositorio de código y gestión de secretos y ejecución de contenedores.

Funciones

1. Arquitectura y construcción de infraestructura de datos
2. Definir y desplegar Data Lake / Data Warehouse /Lakehouse (por ejemplo: S3, Redshift/BigQuery/ClickHouse)
3. Modelado de datos
4. Más allá del ETL/DAG
5. Entender y configurar los sistemas de ejecución detrás del airflow
6. Integración con Data Lake/DWH, orquestador, repositorio Git, gestión de secretos (AWS Secret Manager)
7. Despliegue de infraestructura (DevOps)
8. Infra as Code (CI/CD)
9. Contenedores y ejecución
10. Dockerización de jobs/algoritmos (Docker Executor o KubernetesExecutor con Airflow)

¿Qué te hará ideal para la posición?

1. Experiencia trabajando con DWH y modelado de dats
2. Experiencia con proyectos completos de analítica de datos
3. CI/CD

Beneficios:

1. Modalidad de trabajo híbrido
2. Planes de carrera y formaciones continuas
3. Sistema de retribución flexible (tickets restaurante y transporte)
4. Horas semanales dedicadas al aprendizaje y discusión de tecnologías innovadoras
5. Trabajar en un equipo de jóvenes y parte de una startup innovadora de ciencia de datos con proyectos increíbles en marchar
6. Muchas actividades extralaborales: paintball, laser tag, voley playa, y mucho más

1. Primera entrevista online con HR
2. Test de razonamiento lógico online
3. Entrevista técnica con el team lead del departamento de tecnología
4. Prueba técnica
5. Toma de decisión final

En proceso suele durar cómo máximo 2 semanas.