Junior
Opera clústeres y trabajos existentes, gestiona permisos y atiende incidencias de la plataforma.
Data Platform Engineer para tu equipo
Un ingeniero que construye y opera la plataforma de datos de la empresa: lakehouse en Databricks o Snowflake, infraestructura como código, seguridad y costes bajo control.
Tecnologías y competencias habituales
- Databricks
- Snowflake
- Lakehouse
- Delta Lake
- Terraform
- Kubernetes
- Spark
También lo buscarás como data platform engineer, ingeniero de lakehouse, especialista Databricks y ingeniero de infraestructura de datos.
Qué hace un ingeniero de plataforma de datos
Construye la base técnica sobre la que trabajan ingenieros, analistas y científicos de datos. Monta el lakehouse con Databricks o Snowflake y Delta Lake, define la infraestructura con Terraform y Kubernetes, gestiona accesos, entornos y costes, y ofrece canalizaciones reutilizables a los equipos.
Cuándo necesitas uno
- Cada equipo de datos monta su propia infraestructura y la factura de la nube crece sin control.
- Quieres pasar de un almacén tradicional a un lakehouse y no sabes cómo ordenarlo.
- Tus entornos de datos se crean a mano y nadie reproduce lo que hay en producción.
Qué distingue a un buen ingeniero de plataforma de datos
- Define la infraestructura de datos como código con Terraform, con entornos reproducibles y revisados.
- Conoce a fondo una plataforma (Databricks o Snowflake) y sus modelos de coste y de seguridad.
- Diseña el control de accesos por dominio y por columna, con auditoría y datos sensibles protegidos.
- Monitoriza costes por equipo y por trabajo, y propone reglas de parada, tamaño y almacenamiento.
- Trata la plataforma como un producto: documentación, plantillas y soporte a los equipos que la usan.
Junior, middle o senior
Middle
Diseña y despliega la plataforma de un dominio o de una empresa mediana, con su seguridad y sus costes.
Senior
Define la arquitectura de datos de la empresa, el modelo de plataforma como servicio y la estrategia multinube.
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
¿Qué diferencia hay con un ingeniero de datos?
El ingeniero de datos construye canalizaciones para casos concretos. El de plataforma construye la base común que todos usan: entornos, seguridad, herramientas y costes. Es el perfil que aparece cuando hay varios equipos de datos.
¿Databricks o Snowflake?
Databricks parte de Spark y es muy fuerte en ingeniería de datos y aprendizaje automático. Snowflake destaca por su simplicidad en SQL y analítica. Muchas empresas usan ambos. La elección depende de tus cargas y de la habilidad del equipo.
¿Qué es un lakehouse?
Es una arquitectura que combina el almacenamiento barato y flexible de un lago de datos con las garantías de un almacén de datos, como transacciones y esquemas, normalmente con formatos como Delta Lake o Iceberg.
¿Puede reducir el coste de nuestra plataforma de datos?
Suele ser uno de los primeros resultados: ajustar tamaños, apagar clústeres inactivos, optimizar trabajos y asignar costes por equipo. Los ahorros dependen de lo desordenado que esté el punto de partida.
¿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.
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 Engineer
- Apache Spark
- Kafka
- Airflow
- dbt
Platform Engineer
- Internal Developer Platform
- Backstage
- Terraform
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- Optimización de costes cloud
- AWS Cost Explorer
Ingeniero de Datos en Streaming / Tiempo Real
- Kafka
- Flink
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- Power BI
- Tableau
Data Scientist
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- SAS
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- Oracle
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- PostgreSQL
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