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Información clave


Tipo de contrato:

Indefinido

Salario:

26.000 € – 36.000 € / año

Ubicación:

Zaragoza, Spain

Modalidad:

Presencial

Publicada el:

2 octubre 2026

Qué necesitan


Empresa desarrolladora de soluciones tecnológicas innovadoras basadas en datos ambientales a través de gemelos digitales, enriquecidos con información local captada por nuestros dispositivos IoT. Estan en búsqueda de un/a Data & Analytics Engineer con 3-5 años de experiencia laboral en un puesto similar.

Detalles del cliente

Empresa desarrolladora de soluciones tecnológicas innovadoras basadas en datos ambientales a través de gemelos digitales, enriquecidos con información local captada por nuestros dispositivos IoT.

Descripción de la oferta

Modelado y transformación de datos

  • Diseñar, construir y mantener modelos de datos en dbt sobre BigQuery siguiendo arquitectura por capas (staging, intermediate, marts) y metodología star schema / Kimball.
  • Implementar modelos incrementales en dbt para tablas de gran volumen, reduciendo costes de ejecución en BigQuery.
  • Mantener el linaje de datos (data lineage) documentado en dbt, de forma que cualquier cambio en una fuente pueda trazarse hasta los dashboards que impacta.
  • Traducir necesidades de negocio de los equipos internos (ventas, operaciones, finanzas) en especificaciones de datos accionables y modelos reutilizables.

Calidad y gobierno del dato

  • Garantizar la calidad, consistencia y trazabilidad del dato corporativo: definir y mantener tests de calidad (not_null, unique, accepted_values, relationships) en dbt.
  • Estandarizar datos en la capa de staging: nombres, formatos, enums, campos nulos y duplicados, de forma que los modelos downstream no hereden problemas de origen.
  • Mantener el catálogo de datos activo para que cualquier equipo sepa qué datos existen, qué significan, quién los mantiene y cuándo se actualizaron por última vez.
  • Monitorizar la calidad del dato de forma continua y actuar ante anomalías antes de que impacten a los equipos o a los informes de dirección.

Business Intelligence y autoservicio

  • Desarrollar y mantener dashboards e informes en Looker para las distintas áreas de la empresa, orientados a la toma de decisiones operativas y estratégicas.
  • Construir la capa semántica en Looker que permita a los equipos no técnicos
  • explorar datos, generar sus propias visualizaciones y exportar informes sin necesitar ayuda del equipo de datos para cada consulta.
  • Formar a los usuarios internos en el uso de Looker: cómo filtrar, explorar, crear visualizaciones y leer los datos de forma autónoma.
  • Realizar análisis ad hoc cuando la dirección necesite responder preguntas que no están en ningún dashboard existente.

Automatizaciones y portal interno

  • Construir y mantener flujos de automatización con N8N que agilicen procesos del día a día de la compañía.
  • Desarrollar y mantener miniaplicaciones internas (formularios, interfaces, páginas de estado de procesos) que conecten datos con flujos de automatización, como parte del portal interno de operaciones.
  • Participar en la evaluación y posible evolución del portal interno actual hacia una solución más robusta y mantenible.

Orquestación, infraestructura y deuda técnica

  • Gestionar y monitorizar las ejecuciones de dbt en Cloud Run: programación,
  • orden de ejecución, alertas de fallo y notificaciones.
  • Gestión básica del entorno GCP en el que vive el stack de datos: permisos IAM, Cloud Storage, Cloud Scheduler.
  • Mantener los DAGs de Airflow existentes y migrar los desarrollos legacy hacia la nueva infraestructura, documentando la lógica de negocio en el proceso.
  • Documentar en Git todos los desarrollos con mensajes de commit claros, revisiones de código y despliegues a través del pipeline CI/CD existente.

Perfil ideal

  • Persona con 3-5 años de experiencia en roles similares.
  • SQL avanzado: ventanas, CTEs, optimización de consultas en entornos de data warehouse a escala.
  • dbt : modelado por capas, macros, tests, documentación, materializations, modelos incrementales.
  • Jinja y YAML como lenguajes de trabajo habitual dentro de proyectos dbt.
  • BigQuery: diseño de tablas, optimización de costes, particionado, clustering y gestión básica de permisos.
  • Python a nivel de scripting y automatización de procesos de datos.
  • Git: trabajo con ramas, pull requests y pipelines CI/CD. El stack ya está en Git con CI/CD - se espera que lo use desde el primer día.
  • GCP básico: IAM, Cloud Storage, Cloud Scheduler y Cloud Run como orquestador de dbt.
  • Looker o herramienta de BI equivalente: construcción de dashboards y capa semántica para autoservicio.
  • Metodología star schema / Kimball para el diseño de modelos dimensionales.
  • Uso habitual de herramientas de IA (Claude, Gemini, Copilot u otras) como parte del flujo de trabajo, no como curiosidad puntual.
  • Capacidad de traducir necesidades de negocio a especificaciones de datos sin intermediarios.
  • Mentalidad de autoservicio: construir para que otros puedan usar sin pedir ayuda constante.
  • Capacidad de comunicar conceptos técnicos a perfiles no técnicos de forma clara y accionable.
  • Actitud proactiva.

Oferta de empleo

  • Formarás parte de una empresa dinámica , en crecimiento y en plena expansión internacional .
  • Recibirás un Welcome Pack y te unirás a través de un proceso de onboarding para que tengas todo claro desde el primer día.
  • Son precursores del sector del IoT y Gemelos digitales a nivel internacional.
  • Podrás desarrollarte personal y profesionalmente
  • Empresa Familiarmente Responsable entre las cuales destacamos las de conciliación y flexibilidad.
  • Modalidad mixta de teletrabajo y trabajo en oficina para favorecer la conciliación pero disfrutando también de la compañía del equipo.(3 días teletrabajo y 2 en oficina)
  • Servicio de café en la oficina sin coste para el equipo.
  • Equipo Teaming que organizan actividades de tiempo libre.
  • Salario competitivo: Fijo + Variable + Retribución flexible.
  • Club del empleado: descuentos en servicios y establecimientos.
  • Portal de empleado amigable con toda la información que necesitas en tu día a día.

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