Senior Data QA Engineer (Spain Only)

Buscamos un Senior Data QA Engineer para incorporarse al equipo de Data QA, con foco en la automatización e industrialización de nuestros procesos de validación de datos. Su misión será transformar validaciones actualmente ejecutadas de forma semiautomática o manual en workflows reproducibles, escalables y observables, plenamente integrados en los pipelines de la plataforma.

El rol combina ingeniería de datos y prácticas de DataOps, trabajando sobre orquestación, estandarización de tests, integración continua y monitorización para garantizar que los controles de calidad se ejecuten de manera consistente y con trazabilidad end-to-end. La persona seleccionada contribuirá directamente a elevar la madurez del sistema de QA de datos, reduciendo el riesgo operativo y aumentando la eficiencia del equipo y la confiabilidad de los productos.

En Technosylva valoramos la diversidad de experiencias y habilidades, y entendemos que cada trayectoria es única. Por ello, invitamos a postularse a todas las personas que consideren cumplir con la mayoría de los requisitos y estén interesadas en desarrollarse y contribuir en el puesto.

RESPONSABILIDADES

• Integrarse en el equipo de Data QA y adaptarse a los diferentes flujos de trabajo.


• Diseñar, desarrollar y mantener procesos automatizados de validación de datos.


• Asegurar la integración de los procesos de validación en flujos de CI/CD en GitLab.


• Orquestar workflows que procesen grandes volúmenes de datos, garantizando su fiabilidad y trazabilidad.


• Colaborar con equipos de Science, Data Engineering y Producto para incorporar estándares de calidad en el ciclo de vida del dato.


• Documentar procesos, validaciones y criterios de control.


• Diseñar e implementar mecanismos de monitorización y observabilidad de los procesos de validación.


• Definir y mantener estándares de logging estructurado, asegurando trazabilidad y capacidad de auditoría y garantizar la correcta gestión y análisis de los mismos. 

EXPERIENCIA/HABILIDADES REQUERIDAS

• Sólida base en R  y/o Python como lenguajes principales para procesamiento y validación de datos.


• Experiencia consolidada en ingeniería de datos y automatización de procesos, incluyendo la capacidad autónoma del diseño, ejecución y mantenimiento de pipelines reproducibles, mantenibles y escalables.


• Experiencia integrando pipelines en entornos de orquestación (Airflow u similares) y en flujos de CI/CD (GitLab CI).


• Experiencia trabajando en entornos containerizados (Docker), incluyendo la construcción y mantenimiento de imágenes para pipelines de datos.


• Conocimiento práctico de principios DataOps / DevOps, incluyendo integración continua, versionado y testing automatizado.


• Experiencia en análisis y gestión de logs en entornos productivos.


• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y formatos como Parquet y JSON.


• Mentalidad orientada a calidad, trazabilidad y control de riesgos.


• Fluidez en español y nivel profesional de inglés para documentación y comunicación cross-team.


• Se valorará experiencia con datos geoespaciales y sus bibliotecas o formatos específicos.


• Se valorará experiencia con el ecosistema de Azure.

EDUCACIÓN

• Formación académica o certificaciones en Informática, Ingeniería Informática, Administración de Sistemas, Desarrollo de Software o campos similares.


• Certificaciones de inglés serán valoradas.

BENEFICIOS

• Salario anual competitivo.


• Seguro médico y plan de retribución flexible para que puedas adaptar parte de tu compensación a tus necesidades.


• Bono anual basado en el desempeño individual y el rendimiento de la empresa.


• Horario flexible.


• Opciones de trabajo remoto.

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD

La finalización del salario y los beneficios depende de una multitud de factores que incluyen: ubicación, experiencia, capacitación, calificaciones y demandas del mercado.

COMPROMISO DE INCLUSIÓN

Technosylva es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Estamos comprometidos a crear un entorno inclusivo donde diferentes perspectivas contribuyan a mejores soluciones.