Buscamos un Data Engineer con experiencia en el diseño, construcción y optimización de pipelines de datos en la nube ( Azure o AWS ). El objetivo es asegurar el flujo confiable, escalable y seguro de datos desde múltiples fuentes hacia sistemas analíticos o de machine learning, soportando decisiones de negocio basadas en información de calidad. Requisitos clave: +3 años de experiencia en Data Engineering, experiencia en Azure (Data Factory, Databricks, Synapse) o AWS (Glue, Redshift, Lambda, S3), sólidos conocimientos en Python y SQL, modelado de datos, pipelines, APIs y orquestación (Airflow, Prefect o similar), inglés técnico. Se valoran Docker, CI/CD, herramientas de MLOps y certificaciones en Azure o AWS. Ofrecemos un proyecto desafiante con tecnologías cloud y trabajo remoto con horarios flexibles, en un equipo técnico de alto nivel.
En Devups, ofrecemos un servicio de staff augmentation que permite incorporar desarrolladores y técnicos a tu empresa sin gestionar reclutamiento, contratación ni costes asociados. Nuestro enfoque flexible facilita añadir, intercambiar o reducir recursos de desarrollo de forma rápida, manteniendo la responsabilidad y reduciendo la fricción operativa. Trabajamos para que nuestros clientes escalen sus capacidades tecnológicas con rapidez y sin la carga de una estructura interna permanente.
Como parte de nuestro equipo, el proyecto de Data Engineering se centrará en diseñar soluciones robustas y escalables para flujos de datos en la nube, colaborando con analítica y ciencia de datos para decisiones basadas en datos de calidad. Buscamos un perfil que contribuya a la modernización de pipelines, data lakes y data warehouses, aplicando buenas prácticas de seguridad, gobernanza y costo-eficiencia para entornos Azure y AWS.
- Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT en entornos cloud (Azure Data Factory, Databricks, Synapse; AWS Glue, Lambda, S3).
- Integrar, transformar y limpiar grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes para su consumo en analítica y ML.
- Administrar y optimizar data lakes y data warehouses (Snowflake, Redshift, Synapse, BigQuery según el stack del cliente).
- Implementar versionado, gobernanza, seguridad y monitoreo continuo de datos; gestionar costos y performance tuning en nube.
- Colaborar estrechamente con equipos de analítica, ciencia de datos y desarrollo para entregar soluciones centradas en negocio.
- Participar en prácticas de CI/CD y, si aplica, contenerización con Docker y flujos de orquestación (Airflow, Prefect o similar).
Experiencia adicional en seguridad de datos, costos y performance tuning en cloud. Conocimientos de seguridad de datos, cumplimiento de normativas y experiencia con herramientas de monitoreo y observabilidad. Capacidad para trabajar de forma autónoma, con buen manejo de prioridades y comunicación clara en entornos multiculturales. Preferible experiencia trabajando en proyectos con impacto directo en negocio y con clientes o equipos remotos.
