Resumen: Se busca un Ingeniero Senior de Datos para diseñar soluciones para una plataforma de comercio electrónico minorista a gran escala, centrándose en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y su integración dentro de una arquitectura moderna nativa para la nube. Puntos destacados: 1. Modernización de una plataforma de comercio electrónico a gran escala 2. Enfoque en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y soluciones nativas para la nube 3. Uso extensivo de Azure Data Factory y Synapse ##### **Descripción del proyecto** El objetivo principal del proyecto es la modernización, mantenimiento y desarrollo de una plataforma de comercio electrónico para una importante empresa minorista con sede en Estados Unidos, que atiende a millones de clientes omnicanal cada semana. Las soluciones son entregadas por varios equipos de producto centrados en distintos dominios: Cliente, Fidelización, Búsqueda y Navegación, Integración de Datos y Carrito. Actualmente, las prioridades principales son la incorporación de nuevas marcas, la reestructuración arquitectónica, las migraciones de bases de datos y la migración de microservicios hacia una solución unificada nativa para la nube, sin causar ninguna interrupción en las operaciones comerciales. ##### **Responsabilidades** Buscamos un Ingeniero de Datos que será responsable de diseñar una solución para una importante empresa minorista. El enfoque principal consiste en apoyar el procesamiento de grandes volúmenes de datos e integrar la solución en la arquitectura actual. ##### **Habilidades** Imprescindibles Disposición para trabajar hasta las 20:00 CET (no se requiere hacer horas extras) Años totales de experiencia requeridos: 8+ Experiencia práctica sólida y reciente con Azure Data Factory y Synapse (mínimo 3 años). Conocimientos sólidos en el diseño e implementación de modelos de datos, incluidos los modelos conceptuales, lógicos y físicos, para garantizar un almacenamiento y recuperación eficientes de los datos. Experiencia práctica con Power BI, incluido el modelado de datos, el desarrollo de informes y paneles, y la creación de visualizaciones interactivas listas para el negocio basadas en fuentes de datos empresariales. Conocimientos sólidos de Microsoft Azure, incluidos Azure Data Lake Storage, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory y Azure Databricks, así como pySpark para construir soluciones de datos escalables y confiables. Experiencia amplia en la construcción de canalizaciones ETL/ELT robustas y escalables para extraer, transformar y cargar datos desde diversas fuentes hacia lagos o almacenes de datos. Capacidad para integrar datos provenientes de fuentes heterogéneas, incluidas bases de datos, APIs y proveedores externos de datos, mediante técnicas adecuadas como la integración de APIs o la cola de mensajes. Capacidad para diseñar e implementar soluciones de almacenamiento de datos (modelado dimensional, esquemas en estrella, Data Mesh, Data/Delta Lakehouse, Data Vault) Dominio avanzado de SQL para ejecutar consultas complejas, transformaciones de datos y ajuste del rendimiento en sistemas de almacenamiento de datos basados en la nube. Experiencia integrando procesos de metadatos y gobernanza en plataformas de datos basadas en la nube La certificación en Azure, Databricks u otras tecnologías relevantes constituye una ventaja adicional Experiencia con bases de datos analíticas basadas en la nube Experiencia con Azure MI, Azure Database for Postgres, Azure Cosmos DB, Azure Analysis Services e Informix Experiencia con Python y herramientas ETL basadas en Python Es preferible tener experiencia en scripting de shell en Bash, Unix o Windows Shell Deseable Experiencia con Elasticsearch Familiaridad con tecnologías de contenerización y orquestación (Docker, Kubernetes) Resolución de incidencias y ajuste del rendimiento: Capacidad para identificar y resolver cuellos de botella en flujos de procesamiento de datos y optimizar las canalizaciones de datos para una ingesta y análisis eficientes de los datos Colaboración y comunicación: Excelentes habilidades interpersonales para colaborar eficazmente con partes interesadas, ingenieros de datos, científicos de datos y otros equipos multifuncionales ##### **Otros** Idiomas Inglés: B2 Intermedio Alto Nivel de experiencia Senior Teletrabajo en España, España Req. VR\-120956 Desarrollo de almacenes de datos (DWH) Sector HLS y consumo 12/02/2026 Req. VR\-120956