Sólidos conocimientos de estructuras de datos avanzadas, computación distribuida y servicios cloud. Se trabaja principalmente con Google Cloud, aunque también se valorará experiencia con AWS, Azure y Databricks.

Experiencia en Administración de Bases de Datos (DBA) y conocimiento de distintos modelos de bases de datos: relacionales, columnares, documentales, de grafos y vectoriales

Dominio de SQL para procesamiento y análisis de datos, dbt para transformación y modelado, y Elementary para asegurar la calidad de los datos.

Amplia experiencia desarrollando pipelines de datos, principalmente con Python, valorándose también conocimientos de Scala, R y Java.

Conocimientos de programación funcional y orientada a objetos, así como de arquitecturas API-first.

Experiencia con herramientas de extracción, ingesta y procesamiento de grandes volúmenes de datos (ETL/ELT), tanto en tiempo real como por lotes.

Experiencia desarrollando modelos de Machine Learning para producción, soluciones de IA aplicada, frameworks de orquestación de agentes como LangGraph y plataformas de observabilidad como Langfuse.

Experiencia con metodologías DevOps y desarrollo asistido por IA, utilizando herramientas como Terraform y GitHub (Actions y Copilot).

Conocimiento de principios de desarrollo de productos digitales y metodologías de aprendizaje validado para la mejora continua.

Experiencia trabajando con metodologías ágiles y prácticas modernas de ingeniería de software, como Agile y Shape Up, en equipos multidisciplinares, autogestionados y multiculturales.

Mínimo 5 años de experiencia como Data Engineer o Backend Software Engineer.