{"id":2852845,"url":"https://alion.io/job/q-tech-data-engineer","title":"Data Engineer","company":{"id":4449260,"name":"Q-Tech","domain":"q-techrec.com","url":"https://alion.io/company/q-tech-2","size_band":"5000+","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Teamtailor","truth_index":{"grade":"B","score":75,"open_postings":28,"ghost_share":0,"stale_share":1,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":null,"computed_at":"2026-10-26T05:57:25Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":[],"countries":[],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Amazon Redshift","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"Azure","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Databricks","optional":false},{"name":"dbt","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"Google BigQuery","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Snowflake","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-15T09:18:16Z","employer_posted_date":"2026-09-15","last_verified_at":"2026-10-26T12:18:32Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":41,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":41},"description":"Desde Q-tech estamos colaborando con una Gestora de activos global, con presencia en los principales mercados financieros del mundo (Europa, Reino Unido, EE.UU.) y que gestiona activos por valor de cientos de miles de millones de euros para clientes institucionales y particulares. Cotiza en bolsa y forma parte de uno de los grandes grupos financieros europeos, lo que le da una solidez y proyección poco habituales en un proyecto de este tamaño.\nEl reto\nLa empresa está montando un nuevo centro tecnológico en pleno Madrid, con un papel estratégico a nivel global, no una oficina de soporte. El objetivo es crecer a varias decenas de personas en los próximos meses. Ahora mismo hay proyectos reales de modernización en marcha: se están actualizando sistemas antiguos a tecnologías más modernas en la nube y se están construyendo nuevas herramientas digitales para procesos clave del negocio. Unirte ahora significa entrar en la fase inicial, con margen real para ayudar a definir cómo se construye el equipo.\nTus responsabilidades -\nComo Data Engineer, Assistant Vice President, tus funciones serán:\nDiseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables (ETL/ELT) para ingerir, transformar y entregar datos desde los sistemas origen hacia la plataforma de datos en la nube.\n\nContribuir al diseño y construcción de la plataforma de datos en la nube de DWS (Snowflake) como parte de la migración del Tech Hub de Madrid desde sistemas legados on-premise.\n\nTrabajar estrechamente con arquitectos de datos, analistas de negocio y equipos de reporting para garantizar que los datos nuevos y existentes se modelan, validan y ponen a disposición correctamente para su consumo posterior.\n\nDesarrollar y mantener controles de calidad de datos, monitorización y observabilidad en los pipelines para garantizar la precisión, integridad y puntualidad de los datos.\n\nColaborar con los ingenieros de DevOps para construir y mantener pipelines de CI/CD, infraestructura como código y procesos de despliegue automatizado para los componentes de la plataforma de datos.\n\nApoyar la migración de datos y cargas de trabajo desde bases de datos legadas y sistemas on-premise hacia la nube, aplicando buenas prácticas de linaje de datos, catalogación y gobierno del dato.\n\nAnalizar y resolver incidencias de producción relacionadas con datos, garantizando la estabilidad, el rendimiento y la fiabilidad de los pipelines de datos y los servicios de la plataforma.\n\nAplicar técnicas de optimización y ajuste de rendimiento en los pipelines de datos y en las cargas de trabajo del data warehouse en la nube.\n\nContribuir con buenas prácticas de ingeniería y estándares técnicos como parte de un equipo de Data Platforms en crecimiento y multidisciplinar dentro del nuevo Hub Tecnológico de Madrid.\n\nBuscamos\nGrado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Sistemas de Información o disciplina relacionada, o experiencia profesional equivalente.\n\nSólida experiencia profesional como Data Engineer, con experiencia práctica construyendo pipelines de datos con Python y SQL.\n\nExperiencia práctica con plataformas de datos en la nube; se valora especialmente Snowflake, aunque también se considerará experiencia con otros data warehouses en la nube (p. ej. 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