Buscamos un Data Engineer con experiencia para incorporarse al equipo de la Plataforma de Datos e IA de Jungle y asumir la ingesta, la operación y la evolución de la plataforma de datos corporativa sobre Google Cloud Platform.
Es una posición con autonomía real. La persona trabajará bajo el criterio técnico del Lead Data & AI Engineer y será la responsable de que los datos de los sistemas de negocio del grupo lleguen a la plataforma completos, a tiempo y con control. Se espera que pueda sostener la operación de la plataforma de forma independiente durante ausencias del Lead: pipelines corriendo, incidencias resueltas y cierres ejecutados sin supervisión continua.
Trabajarás sobre un stack moderno en uso productivo, en un grupo de más de diez compañías, con datos de negocio de todas ellas y colaboración directa con Finanzas, Comercial, Personas y el resto de áreas corporativas.
Te incorporarás a Jungle, una consultora que transforma negocios desde un modelo integrado que conecta diseño, comunicación y tecnología para generar diferenciación y un impacto medible en el negocio de nuestros clientes. Acompañamos a las compañías desde la construcción de marca y la activación cultural hasta la experiencia digital, el desarrollo web y e-commerce, eliminando la fragmentación entre agencias creativas, consultoras y proveedores tecnológicos.
• Diseñar, desarrollar y operar los procesos de ingesta desde los sistemas corporativos del grupo (ERP, CRM, HRIS, gestión de gastos, tesorería y herramientas documentales) hacia la capa Bronze.
• Resolver la integración por API de principio a fin: autenticación (OAuth, tokens, cuentas de integración dedicadas), paginación, límites de peticiones, cargas incrementales y reprocesos.
• Sustituir las extracciones manuales y las conexiones informales al dato por ingestas gobernadas dentro de la plataforma.
• Desarrollar transformaciones SQL con Dataform sobre BigQuery, siguiendo los estándares y patrones definidos por el Lead.
• Implementar las capas Silver y Gold de la arquitectura Medallion: limpieza, tipado, renombrado, dimensiones comunes de grupo y cálculo de KPIs.
• Aplicar controles de calidad del dato mediante assertions: consistencia, duplicados, validación de rangos y coherencia entre capas.
• Trabajar con GitHub siguiendo los flujos del equipo, con revisión de código por pull request.
• Mantener los flujos de integración y despliegue continuo con Cloud Build y la promoción entre entornos de desarrollo y producción.
• Gestionar secretos con Secret Manager y aplicar el modelo de permisos de Cloud IAM con cuentas de servicio por pipeline.
• Aplicar la segregación del dato entre compañías del grupo y el principio de mínimo privilegio en BigQuery.
• Tratar con especial cuidado el dato personal y de personas, que llega a la plataforma minimizado y con acceso restringido.
• Trabajar dentro del sistema de gestión de seguridad de la información del grupo, certificado bajo ISO 27001, en coordinación con Ciberseguridad.
• Colaborar con los dominios de negocio para traducir sus necesidades de datos en fuentes, modelos y KPIs.
• Preparar y servir el dato gobernado que consumen los casos de IA del equipo, en coordinación con el AI Engineer.
Requisitos imprescindibles
• Experiencia: 3-5 años en roles de Data Engineering, con experiencia demostrable en entornos productivos.
• Formación: Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística o similar.
• Integración por API: Ingestas en producción desde APIs de sistemas de negocio, con autenticación, paginación y carga incremental resueltas por el candidato. Se pedirá un caso concreto con fuente, volumen y problemas encontrados.
• Python: Estructuras de datos, manejo de ficheros, consumo de APIs REST y desarrollo de jobs de ingesta en producción.
• Nivel avanzado de SQL: consultas complejas, joins, agregaciones, funciones de ventana y transformaciones.
• Git/GitHub: Manejo de commits, ramas y pull requests.
• Cloud: Experiencia en entornos productivos sobre Google Cloud Platform, o sobre otro proveedor cloud con disposición a reconvertir.
• Data Warehouse: Experiencia con BigQuery u otra solución de Data Warehouse cloud en producción.
• Autonomía operativa: Experiencia resolviendo incidencias de producción y guardias o soporte de pipelines críticos.
• Actitud: Perfil proactivo, autónomo y orientado a resultados.
Requisitos deseables
• Experiencia integrando ERP por API o SuiteQL (NetSuite u otros), CRM o HRIS.
• Conocimiento de Dataform u otras herramientas de transformación (dbt, etc.), incluidas assertions y entornos.
• Experiencia con Cloud Run, Cloud Workflows y Cloud Scheduler.
• Infraestructura como código (Terraform) y prácticas de DataOps.
• Familiaridad con arquitecturas de datos en capas (Bronze / Silver / Gold o similares).
• Conocimiento de herramientas de gobierno y catálogo del dato (Dataplex u otras).
• Conocimientos de Pandas u otras librerías Python orientadas al tratamiento de datos.
• Experiencia en entornos multiempresa o con segregación del dato por sociedad.
• Interés por la inteligencia artificial y los servicios de GCP relacionados (Vertex AI, ADK).
Competencias clave para este rol
• Atención al detalle: rigor en el trabajo con datos, consciente de que un error en un pipeline puede afectar a un cierre financiero o a una decisión de negocio.
• Autonomía: capacidad para sacar el trabajo adelante y resolver problemas técnicos sin supervisión, incluida la operación de la plataforma durante ausencias del Lead.
• Orientación al dato como producto: entiende que el analista y el negocio son clientes de la plataforma, con necesidades de disponibilidad y trazabilidad.
• Colaboración: trabajo en equipo, recepción de feedback constructivo y comunicación de bloqueos a tiempo.
• Iniciativa: perfil que propone y pregunta cuando algo no está claro, en lugar de esperar a que le indiquen cada paso.
• Disciplina documental: deja escrito lo que construye, porque la continuidad del equipo depende de ello.
• Reporte directo al Lead Data & AI Engineer, dentro de la Dirección de Digital, Data & AI.
• Incorporación a un equipo de datos con alto impacto, donde el trabajo es visible y el aprendizaje rápido.
• Stack GCP moderno en uso productivo real, con exposición a datos de negocio de múltiples compañías y dominios desde el primer día.
• Trabajo directo sobre la plataforma de datos e IA del grupo, declarada prioridad estratégica.
• Recorrido de crecimiento dentro del área de datos de la compañía.
• Contrato indefinido a jornada completa.
• Oficinas: Nuestras instalaciones son nuevas y están ubicadas en el complejo Madnun de Méndez Álvaro; rodeados de restaurantes, gym, comercios y zonas nuevas.
• Horario y modalidad: L-J 09:00 a 18:30 pm, jornada intensiva todos los viernes del año y horario especial de verano. Formato híbrido (2 días de teletrabajo, 3 días presencial).
• Compensación inteligente: Programa de retribución flexible abarcando servicios de seguro médico privado (DKV), transporte, restauración y guardería.
• Vacaciones: 23 días laborales (10 a disfrutar en agosto) + 24 y 31 de diciembre.
• Bienestar: Disfrutarás de tarifas reducidas en servicios de fisioterapia y tendrás acceso a eventos culturales y clases/clubs deportivos.
Aquí creemos en el toque humano y revisaremos tu candidatura personalmente (nada de algoritmos fríos). Si vemos que hay chispa, te contactaremos para una entrevista virtual.
En Jungle celebramos la diversidad. Buscamos talento sin etiquetas, valorando cada perspectiva única.