Data Engineer Python - AWS, PySpark y GenAI (Híbrido Madrid) Construye soluciones de datos que impulsan proyectos de IA y analítica avanzada Si disfrutas desarrollando pipelines de datos robustos, optimizando procesos ETL y participando en proyectos donde la calidad del dato es clave, aquí encontrarás un entorno donde aportar impacto desde el primer día. Trabajarás con tecnologías como Python, PySpark, AWS y modelos de IA generativa, colaborando con un equipo técnico en un proyecto de gran exigencia tecnológica y con modalidad híbrida en Madrid. Lo que encontrarás en esta oportunidad Proyecto con tecnologías punteras Participarás en iniciativas donde conviven Data Engineering, AWS y soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa. Alto impacto técnico Tu trabajo será clave para garantizar la calidad, fiabilidad y evolución de los procesos de tratamiento de datos sobre los que se apoyan otros equipos. Entorno altamente especializado Colaborarás con profesionales con amplia experiencia en ingeniería de datos, arquitectura cloud e IA. Modelo de trabajo híbrido Solo acudirás un día a la semana a las oficinas del cliente en la zona norte de Madrid (Las Tablas), combinando colaboración presencial y flexibilidad. Incorporación rápida Podrás integrarte en un proyecto con necesidades inmediatas y comenzar a aportar valor desde las primeras semanas. Tu misión Ayudarás a garantizar que los datos lleguen con la máxima calidad, trazabilidad y eficiencia a los sistemas que soportan productos analíticos y soluciones basadas en Inteligencia Artificial. Además de evolucionar los procesos de ingeniería de datos, contribuirás a mejorar la arquitectura técnica y a mantener un ecosistema moderno apoyado en AWS, automatización y buenas prácticas de desarrollo. En tu día a día... Desarrollarás y evolucionarás procesos ETL utilizando Python y PySpark, mejorando el engine principal y sus librerías. Validarás la calidad de los datos mediante consultas SQL complejas, identificando incidencias, inconsistencias y posibles errores en origen o durante el procesamiento. Colaborarás en la evolución de soluciones cloud e iniciativas de IA generativa, participando en revisiones de código, despliegues y mejora continua. Qué te ayudará a tener éxito en esta posición Dominar Python y PySpark Será la base para desarrollar y optimizar procesos ETL eficientes, escalables y fáciles de mantener. Tener un nivel avanzado de SQL Te permitirá analizar grandes volúmenes de información, detectar incidencias y asegurar la calidad del dato mediante validaciones complejas. Sentirte cómodo trabajando en AWS La experiencia con S3, Athena y SageMaker facilitará desenvolverte con autonomía dentro del ecosistema cloud del proyecto. Trabajar con buenas prácticas de desarrollo El uso habitual de Git, GitHub y Jenkins te ayudará a colaborar con el equipo y participar con seguridad en los procesos de integración y despliegue. Aportar criterio en la validación de datos Comprender el contexto funcional y analizar la información con sentido crítico permitirá detectar problemas antes de que lleguen a producción. Disfrutar aprendiendo nuevas tecnologías Si ya has trabajado con FastAPI, LangGraph, OpenAI, Prompt Engineering, OpenTelemetry, AWS Lambda, Fargate, CloudWatch o Kinesis, podrás aportar aún más valor desde el inicio. Organizar tu trabajo de forma eficiente El uso habitual de Jira y un buen dominio de Excel facilitarán el seguimiento de tareas, incidencias y análisis puntuales de información. Información del proyecto Modalidad híbrida: 1 día presencial por semana. Ubicación: Zona norte de Madrid (Las Tablas - Manoteras). Duración inicial prevista: 3 meses. ¿Te gustaría participar?

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