Expert Data Engineer | Data Vault 2.0 & Metadata-Driven Automation

¿Y si en lugar de construir un Raw Data Vault cada vez, construyes el motor que permita generarlo y evolucionarlo de forma automática?

En NTT DATA buscamos una persona con experiencia sénior en Data Engineering y Data Vault para asumir uno de los retos técnicos fundacionales.

Tu misión será diseñar e implementar el motor automatizado y dirigido por metadatos que dará soporte al Raw Data Vault y servirá como base técnica reutilizable para las siguientes fases del proyecto.

No hablamos únicamente de modelar Hubs, Links o Satellites. Hablamos de construir los mecanismos que permitan generar estructuras, detectar cambios en las fuentes y hacer evolucionar el modelo de datos de manera controlada.

📍 Ubicación: España

🏠 Modalidad: híbrida

⚙️ El reto técnico

La primera fase del proyecto tiene una responsabilidad especialmente relevante: establecer los cimientos sobre los que crecerán las siguientes waves de Policy360.

Trabajarás sobre una aproximación metadata-driven , donde buena parte del comportamiento de la plataforma deberá quedar parametrizado y automatizado.

Tu día a día estará centrado en:

• Diseñar e implementar el repositorio de metadatos que gobernará la construcción y evolución del Raw Data Vault.
• Desarrollar mecanismos para la generación automática de Satellites y otras estructuras Data Vault a partir de los metadatos definidos.
• Implementar procesos capaces de detectar nuevos campos y cambios en las estructuras de origen sin depender de intervenciones manuales constantes.
• Diseñar estructuras temporales y patrones de procesamiento que permitan incorporar y validar datos antes de su integración definitiva.
• Definir cómo debe producirse la evolución controlada del Raw Data Vault , preservando trazabilidad, historificación y consistencia.
• Construir componentes reutilizables que puedan aplicarse en las siguientes waves funcionales de Policy360.
• Revisar diseño y código desde una perspectiva de calidad, rendimiento, mantenibilidad y extensibilidad.
• Trabajar junto a ingeniería y arquitectura para resolver decisiones técnicas que condicionarán la evolución futura de la plataforma.

🔎 ¿Qué buscamos?

Buscamos una persona con al menos 6 años de experiencia en Data Engineering y suficiente profundidad técnica para diseñar componentes que después utilizarán otros equipos.

Nos interesa especialmente experiencia en:

• Data Vault / Data Vault 2.0 , con conocimiento práctico de Raw Data Vault.
• Modelado de Hubs, Links, Satellites y patrones de historificación.
• Diseño de soluciones metadata-driven o configuration-driven .
• Automatización de procesos de ingestión, transformación o generación de estructuras de datos.
• Gestión de schema evolution , incorporación de nuevos atributos y cambios en fuentes.
• SQL avanzado y desarrollo de componentes de ingeniería de datos.
• Arquitecturas de datos empresariales donde sean relevantes trazabilidad, auditabilidad y evolución controlada.
• Diseño de frameworks o componentes reutilizables, evitando soluciones específicas para un único caso de uso.

Para este rol, el número de años importa menos que una evidencia concreta: haber construido mecanismos que abstraigan, automaticen o estandaricen la ingeniería , y no solamente pipelines individuales.

🧠 El valor está en diseñar una vez para reutilizar muchas

Este proyecto plantea un reto diferente al de una implementación tradicional de Data Vault.

La pregunta no será únicamente:

“¿Cómo modelamos estos datos?”

Sino también:

“¿Cómo conseguimos que la plataforma pueda interpretar los metadatos y generar correctamente ese modelo cada vez que llegue una nueva wave?”

Eso implica trabajar sobre decisiones de diseño que tendrán efecto mucho después de terminar la primera implementación.

Qué debe parametrizarse.

Qué debe generarse automáticamente.

Cómo detectar un cambio de esquema.

Cómo evitar romper estructuras ya existentes.

Cómo conservar la trazabilidad.

Cómo hacer que el framework sea extensible sin convertirse en una colección de excepciones.

Ahí estará buena parte del reto.

🚀 Ingeniería con impacto arquitectónico

En NTT DATA conectamos tecnología y negocio con una aproximación práctica a la transformación digital. En este entorno buscamos especialmente curiosidad tecnológica, búsqueda de excelencia y capacidad para combinar profundidad técnica con visión de conjunto.

Esta posición te permitirá seguir muy cerca del código y, al mismo tiempo, trabajar sobre decisiones con impacto arquitectónico.

Porque construir una funcionalidad resuelve una necesidad.

Construir el mecanismo reutilizable que permitirá resolver las siguientes cambia la escala del problema.

🌱 ¿Qué encontrarás en NTT DATA?

• 🏠 Modelo de trabajo híbrido y horario flexible.
• ⏰ Jornada intensiva los viernes y durante los meses de verano.
• 🎓 Acceso a NTT DATA University , con formación técnica, metodológica, idiomas y desarrollo de habilidades.
• ☁️ Acceso a iniciativas de certificación en tecnologías como AWS, Azure, GCP y otras especialidades.
• 🏥 Seguro médico, seguro de vida y accidentes.
• 🍽️ Opciones de retribución flexible para restauración, transporte y guardería.
• 🌊 Programas de voluntariado e iniciativas de impacto social.
• 🧩 Una comunidad tecnológica en la que poder contrastar decisiones con profesionales de ingeniería, arquitectura y otras disciplinas.

Los materiales internos de esta área recogen expresamente trabajo híbrido, flexibilidad horaria, jornada intensiva, formación y certificaciones, así como seguro médico, seguros de vida y accidentes y retribución flexible.

🎯 Este reto puede encajarte si...

Disfrutas más construyendo un framework que resolviendo diez veces el mismo problema.

Si cuando aparece un nuevo requerimiento piensas primero en cómo convertirlo en un patrón reutilizable.

Si Data Vault para ti no es únicamente un diagrama con Hubs, Links y Satellites, sino una arquitectura que debe poder automatizarse, gobernarse y evolucionar .

Y si después de varios años en Data Engineering buscas un reto donde la profundidad técnica siga siendo el centro de tu trabajo.

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