The Digital Evolution Company Of Today And Tomorrow

Lutech Sweeft es un referente tecnológico y un motor estratégico de innovación en Digital, Datos e IA dentro del mercado ibérico. Como parte del Grupo Lutech, combinamos nuestro reconocimiento como Google Cloud Partner of the Year 2024 con más de 30 años de experiencia como SAP Gold Partner. Diseñamos soluciones integrales que transforman organizaciones complejas en empresas inteligentes y orientadas al dato, desde la creación de infraestructuras preparadas para la IA hasta la optimización de sistemas críticos.

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Puesto

Buscamos un Data Engineer (AWS) de nivel mid con aproximadamente 4 años de experiencia para unirse a nuestro equipo. Será el encargado de ofrecer soluciones de arquitectura de datos y plataformas basadas en la nube para clientes corporativos.

Funciones Principales

• Mantener y optimizar las plataformas de datos existentes de los clientes.
• Diseñar e implementar pipelines de datos e integraciones en la nube.
• Desarrollar soluciones de almacenes de datos optimizadas para rendimiento y costos.
• Construir arquitecturas de datos escalables y fáciles de mantener.
• Colaborar en la implementación de plataformas de datos para clientes.
• Apoyar migraciones de almacenes de datos a entornos en la nube.
• Contribuir a iniciativas de optimización de costos.
  
  

Requisitos

Requisitos principales

• 4 años de experiencia desarrollando soluciones de datos en AWS.
• Sólido dominio de los servicios de datos de AWS (S3, Redshift, Glue, Lambda, EMR).
• Experiencia en la creación de pipelines ETL/ELT y flujos de trabajo de integración de datos.
• Conocimiento de infraestructura como código (Terraform/CloudFormation).
• Experiencia avanzada en SQL y familiaridad con conceptos de modelado de datos.
• Comprensión de la arquitectura de almacenes de datos (data warehouses) y técnicas de optimización.
• Experiencia con prácticas de CI/CD y control de versiones (Git).
• Python/Java para ingeniería de datos.
  
  

Inglés nivel B2/C1.

Otra experiencia de interés

• Conocimiento de la plataforma GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow).
• Apache Airflow.
• Experiencia con arquitecturas multinube (multi-cloud).
• Tecnologías de data lakehouse.
• Frameworks de procesamiento de datos en tiempo real.
  
  

Otra Información

Madrid — modalidad híbrida.