Data Engineer

En Métrica España estamos en la búsqueda de un/a Data Engineer con al menos 2 años de experiencia para unirse a nuestro equipo en el área de Datahub de Markets. Este rol es fundamental para la definición y automatización de procesos de datos críticos en el ámbito de Market Risk, utilizando tecnologías Big Data de vanguardia.

El profesional no será únicamente un desarrollador en Spark Scala, sino que poseerá una visión integral de la gestión del ciclo de vida de los datos, desde la definición y preparación hasta la automatización y validación de procesos.

Funciones principales:

• Definición de procesos, preparación de datos, apertura de peticiones siguiendo los procedimientos del área para automatización y configuración de procesos, ejecución de pruebas integradas y validación de las mismas.
• La automatización de procesos se realizará mediante despliegues de SW vía Job as a Code.

¿Listo para el Desafío?

Si eres un profesional proactivo, con una sólida base técnica y pasión por los datos, y buscas unirte a una empresa en crecimiento donde puedas hacer una diferencia real, ¡queremos conocerte!

Requisitos:

Requisitos OBLIGATORIOS:

• Experiencia de 2-3 años en proyectos de índole tecnológico.
• Conocimiento avanzado de sentencias SQL.
• Experiencia en diseño de ETL y modelos de datos.
• Conocimiento relacionado con planificación de procesos vía SW (Job as Code) y sus herramientas de monitorización (Control-M).
• Experiencia en realización de pruebas y validación de datos.
• Supervisión de personas y seguimiento de tareas de equipo.
• Experiencia en el sector banca, especialmente en Riesgos de Mercado.
• Nivel inglés B2/C1.
• Hive Básico Obligatorio
• Office 365 Avanzado Obligatorio

Habilidades deseables:

• Java / Spring Boot: Experiencia en la creación de microservicios con Java y el ecosistema Spring.
• Dominio financiero: Conocimiento de conceptos relacionados con el trading, la gestión de riesgos o la elaboración de informes regulatorios (p. ej., FRTB, IMA, riesgo de mercado).
• Middleware de integración: Familiaridad con sistemas de mensajería como TIBCO, MQ o Kafka.
• Automatización de cargas de trabajo: Experiencia con herramientas de planificación (scheduling) como Control-M o Autosys.
• Plataformas en la nube: Experiencia con servicios en la nube (GCP, AWS o Azure).
• Contenedores: Conocimientos prácticos de Docker y/o Kubernetes.
• — Scripting: Competencia en PowerShell o Bash para automatización y herramientas operativas.