VeterisJobs
Descripción
Buscamos un profesional apasionado por la ingeniería de datos para unirse a nuestro equipo y contribuir al diseño, desarrollo y optimización de nuestras plataformas de datos. Serás responsable de la construcción y mejora de pipelines de ETL complejos, utilizando herramientas avanzadas como SnapLogic y realizando transformaciones en Redshift. Tu labor será fundamental para simplificar la ingesta de datos provenientes de sistemas operacionales clave, incluyendo CRM (Salesforce/Veeva) y SAP, asegurando la consistencia y fiabilidad de la información.Además, jugarás un papel crucial en la evolución de nuestra plataforma mediante la implementación de prácticas de DataOps, como la integración continua, despliegue continuo, testing automatizado y control de versiones. Abordarás la deuda técnica a través de la automatización con Python, mejorando la eficiencia y mantenibilidad de nuestros sistemas. Se espera que aportes liderazgo técnico, guiando a perfiles más junior y facilitando discusiones técnicas constructivas con equipos a nivel global, garantizando la excelencia en cada entrega. Tu visión será clave para definir patrones de integración reutilizables y potenciar la trazabilidad de los datos a lo largo de toda la plataforma, sentando las bases para un ecosistema de datos robusto y escalable.
Valoramos una sólida trayectoria en ingeniería de datos, preferiblemente con más de 3 años de experiencia, aunque estamos abiertos a perfiles con un conocimiento profundo en áreas como ventas y forecasting. Es indispensable tener un dominio de AWS (S3, Redshift), SQL avanzado y Python para tareas de automatización. La experiencia práctica con herramientas de integración, especialmente SnapLogic, es un requisito. Asimismo, se valorará la familiaridad con modelos de datos de CRM y ERP (SAP). Buscamos una mentalidad pragmática, orientada a la simplificación y con la capacidad de profundizar en detalles técnicos sin perder de vista los objetivos de negocio. Se ofrece un contrato de modalidad Interim de 6 meses con alta probabilidad de ampliación o paso a plantilla, en un formato de trabajo híbrido.