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Data Engineer Consultant
Como Data Engineer Consultant en Deloitte España, diseñarás y mantendrás pipelines de datos de extremo a extremo en Madrid. Trabajarás con servicios de Azure y colaborarás con equipos de BI, analítica y negocio para crear soluciones técnicas. El puesto requiere al menos dos años de experiencia en ingeniería de datos o backend orientado a datos, además de Python, SQL e inglés intermedio.
Datos sobre Deloitte España
- Dominio oficial
- deloitte.com
- Ofertas abiertas
- 688
Detalles de la oferta
La descripción completa publicada por Deloitte España.
¿Te imaginas participando en la transformación de las principales organizaciones nacionales e internacionales? En Deloitte estamos comprometidos con generar un impacto en la sociedad, en nuestros clientes y en ti. ¿Qué buscamos? Buscamos un/a Data Engineer con al menos 2 años de experiencia en proyectos de backend orientados a datos, que haya participado en el diseño y desarrollo de pipelines de datos end-to-end, cubriendo las distintas capas de ingesta, transformación y almacenamiento. ¿Qué funciones desarrollaras?
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos end-to-end, desde la ingesta hasta la capa de consumo.
- Implementar procesos de ingesta de datos desde múltiples fuentes (APIs, bases de datos, ficheros, sistemas externos).
- Desarrollar procesos de transformación y enriquecimiento de datos asegurando calidad, trazabilidad y eficiencia.
- Diseñar y optimizar modelos de datos orientados a analítica y reporting.
- Trabajar con servicios de Azure como:
- Azure Data Factory para orquestación de pipelines.
- Azure Data Lake Storage para almacenamiento de datos.
- Azure Synapse, Databricks y/o Microsoft Fabric para procesamiento y transformación.
- Implementar buenas prácticas de versionado, control de errores, logging y monitorización de pipelines.
- Colaborar con equipos de BI, analítica y negocio para entender requisitos y traducirlos a soluciones técnicas.
- Participar en decisiones de arquitectura de datos y mejora continua de las soluciones existentes.
- Documentar los desarrollos y flujos de datos de forma clara y mantenible. Requisitos:
- Al menos 2 años de experiencia en proyectos de Data Engineering o backend orientados a datos.
- Experiencia en Azure o AWS.
- Experiencia programando en Python y SQL.
- Conocimientos de modelado de datos y arquitecturas tipo Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse.
- Nivel intermedio de inglés. ¿Cómo es trabajar en Deloitte? 🤩 Proyectos de alto impacto donde tendrás un largo recorrido y aprendizaje ☯️ Un día a día híbrido-flexible: tendrás horario flexible y un buen equilibrio entre el teletrabajo y el trabajo en equipo en nuestras oficinas o las de nuestros clientes ⚽ Buen ambiente dentro y fuera de la oficina: disfrutarás de varios teambuildings al año, actividades culturales y deportivas… ¡y mucho más! 🧘♀️ Bienestar integral: cuídate con nuestro programa de salud física, mental y financiera… ¡y con equipo médico en las oficinas! 🤲 Impacto social: Podrás apuntarte a una gran cantidad de voluntariados de alcance nacional e internacional y a proyectos pro-bono con los que poner tu tiempo y talento al servicio de quienes más lo necesitan 🗣️ Cultura del feedback y aprendizaje continuo: crecerás en un entorno inclusivo donde la igualdad de oportunidades y tu plan personalizado de formación impulsarán tu desarrollo. ¿Ya te visualizas en la Deloitte University de París? 🤝 Beneficios exclusivos por ser parte de Deloitte: podrás disfrutar de un gran catálogo de beneficios y de un completo plan de retribución flexible Si te gusta lo que lees, estos son tus próximos pasos:
- Aplica a la oferta haciendo clic en ‘Enviar candidatura ahora’ y completa tu perfil
- Si encajas en el puesto, nuestro equipo de talento te contactará para conocerte mejor ¡Comienza el proceso! Te iremos guiando por las diferentes fases hasta tu incorporación.
Requisitos
- Al menos 2 años de experiencia en proyectos de ingeniería de datos o backend orientados a datos
- Experiencia con Azure o AWS
- Experiencia programando en Python y SQL
- Conocimientos de modelado de datos y arquitecturas Data Lake, Data Warehouse o Lakehouse
- Inglés de nivel intermedio
Ventajas mencionadas
- Proyectos de alto impacto y aprendizaje continuo
- Trabajo híbrido flexible, con horario flexible
- Actividades de team building, culturales y deportivas
- Programa de bienestar físico, mental y financiero, con equipo médico en las oficinas
- Proyectos de voluntariado nacionales e internacionales y proyectos pro bono
- Entorno inclusivo, feedback continuo y plan de formación personalizado
- Catálogo de beneficios y plan de retribución flexible
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