About the role
¿Qué buscamos?
Un/a Data Engineer senior con fuerte base técnica, especializado en entornos de datos complejos (preferiblemente banca o servicios financieros), con capacidad para transformar datos en insights accionables para negocio.
Buscamos un perfil muy sólido en Python, SQL y procesos ETL, con alta autonomía y capacidad para entender problemas de negocio sin supervisión constante. No es un rol de Machine Learning, sino de analítica avanzada y explotación de datos orientada a decisión.
Funciones
Extracción, transformación y análisis de datos con SQL y Python
Diseño y mantenimiento de procesos ETL
Análisis exploratorio de datos para detectar patrones y oportunidades de negocio
Desarrollo de dashboards y reporting para áreas de negocio y producto
Interlocución directa con stakeholders para traducir necesidades en soluciones analíticas
Garantizar calidad y consistencia de los datos utilizados
Participación en iniciativas analíticas del área
Requisitos
3–5 años de experiencia como Data Engineer o perfil similar
Sólido dominio de Python (pandas, numpy)
Experiencia en desarrollo con Spark, PySpark
Nivel alto de SQL (consultas complejas y optimización)
Experiencia en construcción de ETLs
Experiencia en entornos de datos complejos (ideal sector banca/finanzas)
Valorable
Herramientas de BI (Power BI, Tableau o similares)
Cloud (AWS principalmente)
Entornos Google Cloud (muy valorado)
Conocimientos básicos de ML (nice to have)
¿Qué te ofrecemos?
🚀 Proyecto estable en un equipo de alto nivel con tecnologías punteras
💻 100% remoto desde España
📝 Contrato indefinido
💰 Salario hasta 50K
📚 Formación continua, certificaciones y planes de desarrollo personalizados
🕐 Horario flexible para facilitar la conciliación
🎉 Afterworks y eventos de equipo
🎂 Tarde libre en tu cumpleaños
🏋️♂️ Descuentos en gimnasios
💲 Retribución flexible (seguro médico, restaurante, transporte, guardería…)
🌍 Proyección internacional dentro del grupo
♻️ Compromiso con la sostenibilidad
⚖️ Entorno inclusivo y diverso
🔎 ¡Ampliamos nuestro equipo!
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Originally posted on Himalayas