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Resumen: Buscamos un Ingeniero Líder de Datos para modernizar y desarrollar una plataforma de comercio electrónico para una gran empresa minorista, centrándose en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y la integración arquitectónica. Aspectos destacados: 1. Diseñar soluciones para una gran empresa minorista con volúmenes masivos de datos 2. Liderar equipos multifuncionales y definir la estrategia técnica 3. Impulsar la entrega de plataformas de datos complejas ##### **Descripción del proyecto** El objetivo principal del proyecto es la modernización, mantenimiento y desarrollo de una plataforma de comercio electrónico para una gran empresa minorista estadounidense, que atiende a millones de clientes omnicanal cada semana. Las soluciones se entregan mediante varios Equipos de Producto centrados en distintos dominios: Cliente, Fidelización, Búsqueda y Navegación, Integración de Datos y Carrito. Las prioridades actuales son la incorporación de nuevas marcas, la reestructuración arquitectónica, las migraciones de bases de datos y la migración de microservicios a una solución unificada nativa en la nube, sin interrumpir las operaciones comerciales. ##### **Responsabilidades** Buscamos un Ingeniero de Datos que será responsable de diseñar una solución para una gran empresa minorista. El enfoque principal es 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 requieren horas extras) Experiencia general requerida: 8+ años (al menos 1+ año en un puesto de Líder/Arquitecto) Conocimientos prácticos sólidos y recientes de Azure Data Factory y Synapse son obligatorios (3+ años). Amplia experiencia 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. 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 fiables. Amplia experiencia en la creación de canalizaciones ETL/ELT robustas y escalables para extraer, transformar y cargar datos desde diversas fuentes en lagos o almacenes de datos. Capacidad para integrar datos procedentes de fuentes heterogéneas, como bases de datos, APIs y proveedores externos de datos, utilizando técnicas adecuadas como la integración de APIs o sistemas de colas de mensajes. Competencia en el diseño e implementación de soluciones de almacén de datos (modelado dimensional, esquemas en estrella, Data Mesh, Data/Delta Lakehouse, Data Vault) Competencia en SQL para realizar consultas complejas, transformaciones de datos y ajuste de rendimiento en almacenamientos 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 es un valor añadido 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 con scripting en shell (Bash, Unix o Windows shell). Capacidad demostrada para liderar equipos de ingeniería multifuncionales, definir estrategias y arquitecturas técnicas, impulsar la entrega de plataformas de datos complejas, tutorizar a ingenieros y comunicarse eficazmente con partes interesadas de todos los niveles organizativos. Deseable Experiencia con Elasticsearch Familiaridad con tecnologías de contenerización y orquestación (Docker, Kubernetes). Resolución de problemas y ajuste de rendimiento: capacidad para identificar y resolver cuellos de botella de rendimiento en flujos de procesamiento de datos y optimizar canalizaciones de datos para una ingesta y análisis eficientes. Colaboración y comunicación: habilidades interpersonales sólidas para colaborar eficazmente con partes interesadas, ingenieros de datos, científicos de datos y otros equipos multifuncionales. Capacidad para planificar, estimar y hacer seguimiento del progreso en la implementación de funcionalidades Formación académica y profesional en Ciencias de la Computación y Ciencia de Datos ##### **Otros** Idiomas Inglés: B2 Intermedio Alto Nivel de experiencia Líder Trabajo remoto en España, España Ref. VR\-110316 Desarrollo de almacenes de datos (DWH) Soluciones transversales por sectores 12/06/2026 Ref. VR\-110316
