Descripción del puesto
Sin datos confiables, no hay IA en producción. En Diametral, el Data Engineer construye los cimientos sobre los que nuestros clientes crean sus sistemas AI-native: plataformas de datos modernas y gobernadas, diseñadas para impulsar la analítica, el machine learning y la IA generativa a escala.
Te unes al engine Architecture & Engineering y trabajas en programas de alto impacto para grandes empresas de la industria, la energía, el retail, los seguros y el lujo, en Europa y América.
Lo que vas a construir
- Plataformas de datos cloud de nueva generación: lakehouses en Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric o BigQuery, sobre Azure, GCP o AWS.
- Pipelines de ingesta y transformación industrializados, batch y streaming, robustos, idempotentes y observables.
- Modelos de datos analíticos limpios y documentados con dbt, al servicio de los equipos de negocio y de los data products (Analytics Engineering).
- Los cimientos que alimentan los casos de uso de IA: datos preparados para RAG, feature stores, datos no estructurados.
- Automatización de punta a punta: orquestación con Airflow, CI/CD, infraestructura como código (Terraform), monitoreo y FinOps.
- Migraciones de plataformas legacy (Hadoop, SAP BW, data warehouses on-premise) a la nube.
Tu stack técnico
Python, SQL, Spark, Databricks, Snowflake, Fabric, dbt, Airflow, Kafka, Terraform, Docker, GitLab CI o GitHub Actions, Azure, GCP, AWS.
Dentro de Diametral
- Contribuyes a nuestros estándares de ingeniería y a aceleradores que se reutilizan de un cliente a otro.
- Compartes tu vigilancia tecnológica con la comunidad del engine y acompañas a perfiles más junior.
Perfil buscado
Lo que aportas
- Un título de ingeniería o una maestría en informática o datos.
- Al menos 3 años de experiencia en Data Engineering o Analytics Engineering, sin contar pasantías ni prácticas.
- Excelente dominio de Python y SQL, y de al menos una nube pública.
- Experiencia práctica con una plataforma moderna: Databricks, Snowflake, Fabric o BigQuery.
- Una verdadera cultura DevOps: Git, CI/CD, contenedores, infraestructura como código.
- Inglés fluido en contexto cliente, y el idioma de tu oficina de referencia.
Lo que marcará la diferencia
- Una certificación Databricks, Snowflake o cloud.
- Una primera experiencia preparando datos para casos de uso de GenAI.
- Gusto por la arquitectura: modelado, elección de tecnologías, documentación.
Tu mentalidad
- Exigente con la calidad, pragmático en tus decisiones.
- Capaz de explicar una decisión técnica a un interlocutor de negocio.
- Espíritu de equipo, curiosidad y generosidad para compartir.
Lo que esperamos de todo nuestro talento
- Obsesión por el impacto en el negocio: entiendes rápido el negocio de nuestros clientes y sabes cuestionarlo.
- Un fuerte sentido del servicio y de la experiencia del cliente.
- Comunicación de primer nivel, escrita y oral: simplificas y sumas a los demás.
- Dominio avanzado de las herramientas de IA y automatización: puedes mostrarnos un agente o un prototipo que construiste tú mismo.
- Ambición y rigor, al servicio de un equipo que antepone lo colectivo a lo individual.
Proceso de entrevistas
- Entrevista con el equipo de Talent Acquisition y/o un Business Manager
- Entrevista técnica con un experto del engine
- Entrevista con el Managing Director o el Engine Director
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