Data Plaform Engineer, Barcelona
Empresa
Prenomics
Provincia
Barcelona
Ciudad
Barcelona
Tipo de Contrato
Tiempo Completo
Descripción
Data Plaform Engineer
DESCRIPCIÓN DEL PUESTO
Diseñar, desplegar y operar plataformas de datos escalables y seguras (Data Warehouse / Data Lake / Lakehouse), incluyendo pipelines batch y streaming, orquestación, repositorio de código, gestión de secretos y ejecución de contenedores.
---
FUNCIONES
Arquitectura y construcción de infraestructura de datos
Definir y desplegar Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse (por ejemplo: S3, Redshift, BigQuery, ClickHouse).
Modelado de datos.
Orquestación y pipelines
Ir más allá del ETL/DAG: diseño y optimización de pipelines.
Entender y configurar los sistemas de ejecución detrás de Airflow.
Integración con Data Lake/DWH, orquestador, repositorio Git y gestión de secretos (por ejemplo, AWS Secrets Manager).
Despliegue de infraestructura (DevOps)
Despliegue y automatización de infraestructura.
Infraestructura como código (IaC) y CI/CD.
Contenedores y ejecución
Dockerización de jobs/algoritmos.
Ejecución con Docker Executor o KubernetesExecutor en Airflow.
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¿QUÉ TE HARÁ IDEAL PARA LA POSICIÓN?
Experiencia trabajando con Data Warehouse (DWH) y modelado de datos.
Experiencia en proyectos completos (end-to-end) de analítica de datos.
Experiencia y conocimientos en CI/CD.
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BENEFICIOS
Modalidad de trabajo híbrida.
Planes de carrera y formación continua.
Sistema de retribución flexible (tickets restaurante y transporte).
Horas semanales dedicadas al aprendizaje y a la discusión de tecnologías innovadoras.
Formar parte de un equipo joven en una startup innovadora de ciencia de datos con proyectos increíbles en marcha.
Actividades extralaborales: paintball, láser tag, vóley playa y mucho más.
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PROCESO DE CONTRATACIÓN
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. Decisión final.
Amazon Redshift, DevOps, Docker,
DESCRIPCIÓN DEL PUESTO
Diseñar, desplegar y operar plataformas de datos escalables y seguras (Data Warehouse / Data Lake / Lakehouse), incluyendo pipelines batch y streaming, orquestación, repositorio de código, gestión de secretos y ejecución de contenedores.
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FUNCIONES
Arquitectura y construcción de infraestructura de datos
Definir y desplegar Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse (por ejemplo: S3, Redshift, BigQuery, ClickHouse).
Modelado de datos.
Orquestación y pipelines
Ir más allá del ETL/DAG: diseño y optimización de pipelines.
Entender y configurar los sistemas de ejecución detrás de Airflow.
Integración con Data Lake/DWH, orquestador, repositorio Git y gestión de secretos (por ejemplo, AWS Secrets Manager).
Despliegue de infraestructura (DevOps)
Despliegue y automatización de infraestructura.
Infraestructura como código (IaC) y CI/CD.
Contenedores y ejecución
Dockerización de jobs/algoritmos.
Ejecución con Docker Executor o KubernetesExecutor en Airflow.
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¿QUÉ TE HARÁ IDEAL PARA LA POSICIÓN?
Experiencia trabajando con Data Warehouse (DWH) y modelado de datos.
Experiencia en proyectos completos (end-to-end) de analítica de datos.
Experiencia y conocimientos en CI/CD.
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BENEFICIOS
Modalidad de trabajo híbrida.
Planes de carrera y formación continua.
Sistema de retribución flexible (tickets restaurante y transporte).
Horas semanales dedicadas al aprendizaje y a la discusión de tecnologías innovadoras.
Formar parte de un equipo joven en una startup innovadora de ciencia de datos con proyectos increíbles en marcha.
Actividades extralaborales: paintball, láser tag, vóley playa y mucho más.
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PROCESO DE CONTRATACIÓN
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. Decisión final.
Amazon Redshift, DevOps, Docker,