Data Engineer

Job Requirements ¿Nos ayudas a resolver los mayores desafíos de ingeniería?

En Quest Global desarrollamos soluciones de ingeniería y tecnología en todo el ciclo de vida del producto que permiten a nuestros clientes resolver los grandes retos a los que se enfrentan en los sectores aeroespacial y de defensa, automoción, energía, alta tecnología, ferrocarril y semiconductores. Somos más de 23.000 personas en 20 países, apasionadas de la innovación y comprometidas a hacer del mundo un lugar mejor, superando los límites cada día para hacer posible lo que, a priori, parecía imposible.

¿QUÉ HARÁS EN TU DÍA A DÍA?

Buscamos un Data Scientist para incorporarse a un equipo de ingeniería de datos en un entorno de alto rendimiento dentro del sector aeronáutico.

¿QUÉ HARÁS EN TU DÍA A DÍA?

• Diseñar e implementar pipelines de grandes volúmenes de datos aeronáuticos. • Ejecutar procesos de limpieza, normalización y validación de datos asegurando su calidad e integridad. • Optimizar el rendimiento de la infraestructura cloud y distribuida (Cloudera/Hadoop/Spark), identificando cuellos de botella y proponiendo mejoras. • Desarrollar y mantener scripts y módulos en Python para automatización de procesos ETL y análisis de datos. • Colaborar en el diseño de modelos de datos y gestión de bases de datos relacionales (PostgreSQL). • Construir y mantener dashboards e informes interactivos para visualización de datos operacionales. • Participar en la compilación e integración de librerías técnicas en entornos Linux. • Mantener el código bajo sistemas de control de versiones (Git) siguiendo buenas prácticas de desarrollo.

¿QUÉ TE OFRECEMOS?

En Quest Global, creemos en la igualdad de oportunidades y nos comprometemos en preservar un entorno de trabajo inclusivo y seguro, garantizando la igualdad de oportunidades en selección, formación y desarrollo en un entorno libre de discriminación por motivos de etnia, edad, nacionalidad, religión, orientación sexual, identidad o expresión de género o cualquier otra circunstancia personal, física o social.

En Quest Global tendrás:

• Política de teletrabajo y planes de conciliación. Jornada flexible y posibilidad de trabajo híbrido y en remoto, en función de las características del puesto. • 23 días laborales de vacaciones al año, 24 y 31 de diciembre no laborables. • Un día libre por tu cumpleaños, a elegir dentro del mes en el que los cumples. • Plan retributivo flexible: seguro médico privado, tickets restaurante, tickets transporte, cheque guardería, etc. • Plan de formación individualizado y acceso a nuestra plataforma de aprendizaje con más de 7.000 cursos. • Comité de Responsabilidad Social Corporativa, con implicación en diversas actividades de ayuda a grupos sociales desfavorecidos, infancia y diversidad. • Actividades para equipos: deporte, team-building, gestión emocional, Quest Global Fest anual.

Work Experience ¿QUÉ BUSCAMOS?

• Grado en Ingeniería en Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o disciplina técnica afín. • Mínimo 3 años de experiencia como Científico de Datos. • Experiencia demostrable trabajando con grandes volúmenes de datos. • Nivel de inglés B2 o superior.

Requisitos imprescindibles:

• Python, Pandas, Numpy, SQLAlchemy, psycopg2, matplotlib, plotly/Dash, threading, multiprocessing. • Ecosistema Cloudera: HDFS, Hadoop, Hive, Spark, Hue. • PostgreSQL: diseño de esquemas, consultas optimizadas, gestión de índices. • Linux / Bash scripting a nivel de administración y automatización. • Experiencia en compilación de librerías (make, cmake, gestión de dependencias). • Manejo de herramientas de control de versiones (Git) y entornos de desarrollo (IDE).

Requisitos valorables:

• Experiencia con Apache Arrow y procesamiento en memoria de datos columnares. • Conocimientos de Java aplicados a entornos de procesamiento distribuido. • Experiencia previa en el sector aeronáutico, defensa o industria regulada. • Conocimiento de librerías de geolocalización y análisis espacial: h3, geographiclib o similares. • Familiaridad con plataformas cloud (AWS, Azure o GCP) y arquitecturas de datos en la nube. • Experiencia con herramientas de orquestación de pipelines (Airflow, Luigi o similares). • Conocimientos de modelado de datos y metodologías de Data Warehousing. • Contribuciones a proyectos open source o portafolio técnico demostrable (GitHub).