Data Engineer | Python + SQL + ETL | 100% Remoto

Desde Tecdata Engineering buscamos incorporar un/a Ingeniero/a de Datos / Data Engineer para un proyecto estable en Seidor, trabajando en un entorno técnico, open source y muy orientado al desarrollo hands-on.

Si eres de los perfiles que disfrutan picando código desde cero, trabajando directamente con Python y SQL y construyendo soluciones de datos sin depender de herramientas visuales de ETL, ¡esta oportunidad puede interesarte!

📍 Modalidad: 100% remoto
💰 SBA: 33.000 € brutos/año
⏳ Experiencia: 4-5 años
🕐 Horario: Alta flexibilidad horaria, con salida aproximada a las 17:00 h y jornada intensiva los viernes.
📅 Proyecto: Estable

🎯 ¿Qué buscamos?

Un/a Data Engineer altamente técnico/a, con una sólida base en bases de datos relacionales, Data Warehousing, Python y SQL.

El proyecto trabaja con StarRocks como motor analítico de alto rendimiento, por lo que buscamos una persona con una buena base en entornos OLAP y capacidad para aprender rápidamente nuevas tecnologías.

🛠️ Requisitos imprescindibles

🐍 Python

• Desarrollo de scripts desde cero para tratamiento e ingesta de datos.

• Procesamiento de archivos, especialmente CSV.

• Gestión eficiente de memoria y estructuras de datos.

• Gestión robusta de errores durante las ingestas.

🗄️ SQL Avanzado

• Consultas complejas, joins, agregaciones y filtros.

• Detección y tratamiento de duplicados y registros huérfanos.

• Dominio de Window Functions.

• Sólidos conocimientos de relaciones entre tablas.

🐘 PostgreSQL

• Experiencia con grandes volúmenes de datos.

• Creación y optimización de índices.

• Análisis de planes de ejecución mediante EXPLAIN.

• Capacidad para identificar problemas de rendimiento y optimizar consultas.

🔄 ETL / ELT mediante código

• Diseño y desarrollo de pipelines de datos programados a medida.

• Cargas incrementales y cargas completas.

• Gestión de errores y fallos durante una ingesta.

• Controles de calidad e integridad de datos mediante código.

⭐️ Se valorará

• Experiencia con StarRocks o bases de datos analíticas similares: ClickHouse, Apache Doris, etc.

• Conocimientos sólidos de Data Warehousing.

• Modelos en estrella, tablas de hechos y dimensiones.

• Diferencias entre arquitecturas OLTP y OLAP.

• Git y buenas prácticas de desarrollo.

• Experiencia con Apache Airflow, Cron u otras herramientas de orquestación open source.

• Conocimientos básicos de visualización de datos, como Power BI.