Valtech es una agencia digital global que ayuda a las organizaciones a mejorar la experiencia de sus clientes y avanzar en sus negocios digitales. Su trabajo integra tecnología, marketing, datos e inteligencia artificial para respaldar iniciativas de comercio, la transformación digital empresarial y un mejor rendimiento del marketing. Con equipos y oficinas en todo el mundo, Valtech colabora con empresas en estrategia digital, innovación de experiencias y el uso práctico de los datos para construir futuros digitales más eficaces.
Ingeniero/a Sénior de Datos – Trabajo remoto en Portugal
Ingeniero/a Sénior de Datos en Valtech, desarrollando plataformas de datos en la nube para análisis, IA y productos de datos en producción. El puesto abarca canalizaciones escalables, arquitectura lakehouse, GenAI y sistemas de aprendizaje automático.
Descripción
- Diseñar, desarrollar y mejorar plataformas de datos en la nube que respalden el análisis, la IA y los productos de datos
- Crear canalizaciones fiables por lotes, de streaming y casi en tiempo real para información estructurada y no estructurada
- Desarrollar flujos de trabajo para la ingesta, transformación, curación y distribución de datos
- Implementar diseños lakehouse y arquitectura medallón con Databricks o Fabric
- Producir conjuntos de datos seleccionados para análisis, aprendizaje automático, modelado causal, optimización, GenAI, RAG y aplicaciones basadas en agentes
- Aplicar MLflow, Unity Catalog, Azure ML y herramientas de plataforma comparables para respaldar sistemas de IA en producción
- Crear modelos de datos y coordinar flujos de trabajo con Airflow, dbt, Databricks Workflows, Azure Data Factory u otras herramientas comparables
- Establecer prácticas de gobernanza de datos, linaje, calidad, control de acceso y observabilidad
- Supervisar la actualización de los datos, la fiabilidad de las canalizaciones, el cumplimiento de los SLA, la escalabilidad, la eficiencia y los costes
- Proporcionar API, entradas de características y endpoints analíticos para aplicaciones posteriores de aprendizaje automático e IA
- Aclarar y perfeccionar las necesidades empresariales mediante la colaboración y el análisis con las partes interesadas
- Trabajar estrechamente con científicos de datos, ingenieros de ML, analistas, equipos de plataforma y partes interesadas del negocio
- Impulsar la adopción de productos de datos y avanzar en las prácticas de datos e IA
Requisitos
- Experiencia práctica con Apache Spark y Delta Lake
- Sólidos conocimientos de programación en Python y SQL
- Experiencia demostrada en la creación de canalizaciones por lotes y de streaming, así como de plataformas de datos de nivel productivo
- Sólidos conocimientos de modelado, calidad y principios de gobernanza de datos
- Experiencia práctica con servicios de datos de AWS y Databricks Lakehouse, o con Microsoft Azure/Fabric y herramientas relacionadas
- Experiencia con arquitecturas lakehouse y sistemas de datos distribuidos
- Sólida comprensión de la escalabilidad, fiabilidad y rendimiento de las canalizaciones
- Curiosidad y capacidades desarrolladas para resolver problemas
- Experiencia colaborando en equipos multifuncionales
- Se valorará la experiencia en entornos ágiles o de consultoría
- Se valorará el conocimiento de Snowflake o GCP, pero no es obligatorio
- Se valorará la experiencia en AWS y Azure/Fabric, GenAI y sistemas de datos de IA, CI/CD de canalizaciones de datos e infraestructura como código, pero no es obligatoria
- Será valiosa la experiencia adicional con Kafka, optimización de Spark, cargas de trabajo avanzadas de análisis y aprendizaje automático, o plataformas de análisis a gran escala
Beneficios
- Flexibilidad para trabajar en remoto y en modalidad híbrida, según el país
- Crecimiento profesional mediante movilidad internacional y programas de desarrollo profesional
- Oportunidades de aprendizaje con herramientas actuales, formación y expertos del sector
- Paquete de compensación competitivo