Junior
Mantiene canalizaciones existentes y corrige cargas fallidas.
Data Engineer para tu equipo
Un ingeniero de datos que lleva la información de tus sistemas a un sitio donde se puede analizar: canalizaciones fiables, datos limpios y un modelo que todo el mundo entiende.
Tecnologías y competencias habituales
- Apache Spark
- Kafka
- Airflow
- dbt
- Hadoop
- Hive
- ETL/ELT
También lo buscarás como data engineer, ingeniero de datos y desarrollador ETL.
Qué hace un ingeniero de datos
Construye las canalizaciones que recogen datos de aplicaciones, sensores o terceros, los limpian y los dejan listos para análisis y modelos. Trabaja con SQL, Python, Spark, Airflow, dbt y almacenes de datos en la nube.
Cuándo necesitas uno
- Tienes los datos repartidos en varios sistemas y cada informe se monta a mano.
- Tus cuadros de mando no cuadran entre sí porque cada uno calcula a su manera.
- Quieres hacer IA y descubres que antes hay que ordenar los datos.
Qué distingue a un buen ingeniero de datos
- Escribe SQL avanzado y modela datos pensando en quien los va a consultar.
- Orquesta procesos con Airflow o similar y los hace reejecutables.
- Vigila la calidad: pruebas, alertas y trazabilidad del dato.
- Conoce al menos un almacén en la nube (Snowflake, BigQuery, Databricks).
- Controla el coste de procesar y almacenar.
Junior, middle o senior
Middle
Diseña nuevas fuentes y modelos de principio a fin.
Senior
Define la plataforma de datos, su gobierno y sus costes.
Dos formas de trabajar
On Demand
Se suma a tu equipo el tiempo que lo necesites.
Try & Hire
Trabaja contigo y, tras un tiempo, puedes incorporarlo a tu plantilla sin costes.
¿Necesitas un equipo entero? Mira los Agile Squads.
Preguntas frecuentes
¿Ingeniero de datos, analista o científico de datos?
El ingeniero prepara y mueve los datos; el analista los convierte en informes y respuestas; el científico crea modelos que predicen. Si aún no tienes los datos ordenados, empieza por el ingeniero.
¿Puede trabajar con datos de sensores o en tiempo real?
Sí. En un grupo energético los datos de dispositivos IoT pasan por una canalización en Python hasta paneles con analítica en tiempo real.
¿Necesito un almacén de datos para empezar?
No siempre. Un buen ingeniero de datos empieza por lo mínimo que resuelve tu problema y lo amplía cuando hace falta.
¿Puedo incorporarlo después a mi plantilla?
Sí. Con la modalidad Try & Hire trabaja contigo y, tras un tiempo, puedes incorporarlo a tu plantilla sin costes.
¿Cómo se factura?
Pagas por el trabajo realmente efectivo: solo las horas trabajadas. La selección, las bajas, las vacaciones y las sustituciones corren de nuestra cuenta.
¿Trabaja en remoto o en nuestras oficinas?
Como lo necesite tu equipo: en remoto, en híbrido o presencial, en España.
Proyectos donde ya lo hemos hecho
Ver todos los casos
Cinco proyectos en paralelo con un único equipo
5 proyectos en marcha a la vez con un solo equipo
- On Demand
- Time to hire: 10 días
Atelco
TelecomunicacionesTrece profesionales en cuatro frentes: IA predictiva, GIS, redes y DevOps
−93 % de tiempo por despliegue: de 6-8 horas a 30 minutos
- On Demand
- Time to hire: 14 días
Diez proyectos a la vez, de la IA que predice fallos de red a las apps de campo
−65 % de incidencias de red con la predicción de fallos
- On Demand
- Time to hire: 14 días
Cómo llega un perfil a tu equipo
Vendemos calidad: preferimos presentarte a una persona que encaja antes que a cinco que no.
De cada 20 candidatos que evaluamos, te presentamos a uno.
Nos cuentas qué necesitas
El perfil, el nivel, las tecnologías y cómo trabaja tu equipo.
Validamos a la persona
Nuestro equipo técnico revisa su conocimiento real, también cómo trabaja con IA. De cada 20 candidatos, pasa uno.
Te la presentamos
Conoces a la persona antes de decidir. El 93 % de nuestros clientes contrata a la primera que le presentamos.
Empieza en tu equipo
Pagas solo las horas trabajadas. De la selección, las bajas, las vacaciones y las sustituciones nos ocupamos nosotros.
Suele trabajar con
Ver los 16 perfiles de datos y big dataData Analyst
- SQL
- Excel avanzado
- Power BI
- Tableau
Data Scientist
- Python
- R
- Pandas
- Scikit-learn
Analytics Engineer
- dbt
- SQL
- Snowflake / BigQuery / Databricks
- Airflow
Experto BI (Business Intelligence)
- Microsoft SSAS/SSIS/SSRS
- MicroStrategy
- IBM Cognos
- SAS
Administrador de BBDD Relacionales (DBA)
- Oracle
- Microsoft SQL Server
- PostgreSQL
- MySQL
Database Developer
- Stored Procedures
- PL/SQL
- T-SQL
- Optimización
Administrador de BBDD NoSQL
- MongoDB
- Cassandra
- Redis
- Elasticsearch
Machine Learning Engineer
- MLflow
- Kubeflow
- AWS SageMaker
- Azure ML