Lead Data Engineer | Data Vault 2.0 | Data Architecture
Hay proyectos de datos en los que el reto es construir pipelines. Y otros en los que tienes que decidir cómo debe construirse toda la solución.
Buscamos un/a Lead Data Engineer para asumir el liderazgo técnico de las diferentes waves funcionales, participando en el diseño y evolución de una arquitectura de datos basada en ADP y Data Vault .
Tu responsabilidad irá más allá de desarrollar componentes: convertirás necesidades funcionales en decisiones técnicas implementables, marcarás patrones para el equipo de ingeniería y tendrás visibilidad sobre todo el recorrido de la información, desde las fuentes hasta las capas de consumo.
Ubicación: España
Modalidad: híbrida
¿Cuál será tu reto?
Cada nueva wave funcional introduce nuevas fuentes, reglas, estructuras y necesidades de consumo. Tu papel será conseguir que todo eso encaje en una arquitectura coherente, trazable y preparada para evolucionar.
En tu día a día:
- Traducirás el alcance funcional de cada wave en un diseño técnico implementable , identificando dependencias, riesgos y decisiones de ingeniería.
- Liderarás el análisis de fuentes, los mapeos source-to-target y la definición y priorización del backlog técnico.
- Diseñarás y revisarás modelos Data Vault , incluyendo Hubs, Links, Satellites, PITs, Bridges y estructuras orientadas al consumo.
- Coordinarás la implementación de Raw Data Vault, Business Data Vault y capas de consumo , asegurando coherencia entre las diferentes piezas de la solución.
- Definirás patrones de transformación, historificación, trazabilidad, reconciliación y calidad de datos.
- Proporcionarás dirección técnica al equipo de Data Engineers, revisando código, diseños, configuraciones y documentación.
- Coordinarás pruebas técnicas y de rendimiento, resolución de defectos y preparación de releases.
- Participarás en decisiones de arquitectura, evaluarás impactos ante cambios de alcance o de fuentes y ayudarás a desbloquear los problemas técnicos más complejos.
Además, tendrás responsabilidad sobre la revisión de entregables de ingeniería generados con apoyo de IA: la automatización puede acelerar el trabajo, pero la decisión y validación técnica seguirán teniendo revisión humana .
¿Qué buscamos?
Buscamos una persona que ya haya pasado de “desarrollar lo que está definido” a tener criterio para definir cómo debería desarrollarse .
Nos gustaría encontrar:
- Al menos 3 años de experiencia profesional en Data Engineering , con autonomía técnica creciente.
- Experiencia sólida en modelado de datos y arquitecturas Data Vault , idealmente Data Vault 2.0.
- Conocimiento práctico de Raw Data Vault y Business Data Vault .
- Experiencia definiendo Hubs, Links, Satellites y estructuras auxiliares como PITs o Bridges.
- Capacidad para trabajar con múltiples fuentes de información y elaborar mapeos source-to-target .
- Experiencia diseñando transformaciones, historificación, trazabilidad, reconciliación y controles de calidad.
- Capacidad para revisar soluciones de otras personas, argumentar decisiones técnicas y acompañar a un equipo de ingeniería.
- Criterio para trabajar con arquitecturas complejas y convertir requisitos funcionales en soluciones mantenibles y escalables.
No buscamos únicamente antigüedad. Para este rol será especialmente importante haber tenido responsabilidad real sobre decisiones de diseño e implementación .
Liderar técnicamente también significa cuestionar
El reto de esta posición no está en seguir una arquitectura cerrada.
Participarás en conversaciones donde habrá que decidir cómo incorporar nuevas fuentes, qué impacto tiene un cambio funcional sobre el modelo existente, qué patrón utilizar o cómo mantener la trazabilidad de la información a medida que aumenta la complejidad.
Esperamos que puedas entrar en ese tipo de conversaciones con criterio técnico: proponer, argumentar, revisar y decidir .
Y también que puedas hacer algo especialmente importante en un proyecto de datos: decir “esto hay que replantearlo” cuando una solución funciona hoy, pero comprometería la evolución de mañana.
Tecnología con perspectiva de negocio
En NTT DATA trabajamos conectando estrategia y tecnología para acompañar procesos de transformación digital con una aproximación práctica y orientada al negocio. Buscamos perfiles con curiosidad tecnológica, búsqueda de excelencia y capacidad para entender el impacto de las decisiones técnicas más allá del código.
En este proyecto tendrás la oportunidad de profundizar en arquitecturas de datos empresariales , asumir ownership técnico y trabajar cerca de profesionales de ingeniería y arquitectura.
El crecimiento no pasa únicamente por aprender una nueva herramienta: pasa por enfrentarte a decisiones cada vez más complejas y aumentar progresivamente el alcance de tu responsabilidad.
¿Qué encontrarás en NTT DATA?
- Modelo de trabajo híbrido y flexibilidad para organizar el día a día con el equipo.
- Horario flexible y jornada intensiva los viernes y durante el periodo de verano.
- Acceso a NTT DATA University , con formación técnica, metodológica, idiomas y desarrollo de habilidades.
- Posibilidad de acceder a certificaciones vinculadas a tecnologías como AWS, Azure o GCP.
- Seguro médico privado y seguros de vida y accidentes.
- Opciones de retribución flexible para restauración, transporte y guardería.
- Programas de voluntariado e iniciativas sociales.
- Un contexto donde combinar una organización tecnológica global con equipos cercanos y espacio para aportar criterio.
Los materiales internos recogen específicamente trabajo híbrido, horario flexible, formación, certificaciones, seguro médico, seguros de vida y accidentes y retribución flexible. También se contemplan 23 días laborables de vacaciones y 2 días de asuntos propios.
¿Por qué puede interesarte este proyecto?
Porque aquí Lead no significa únicamente ser la persona con más experiencia del equipo.
Significa responsabilizarte de que una necesidad funcional termine convertida en una solución técnicamente consistente.
Desde entender las fuentes hasta preparar el release.
Desde diseñar el Data Vault hasta revisar la implementación.
Desde ayudar a resolver un bloqueo hasta participar en una decisión de arquitectura.
Si buscas seguir cerca de la ingeniería, pero quieres tener más influencia sobre cómo se construyen las soluciones de datos , queremos conocerte.
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