Buscamos a una mente técnica obsesionada con los datos, su integridad y su potencial para cambiar el rumbo de una estrategia. Si eres de los que no duerme tranquilo hasta tener un pipeline limpio, escalable y automatizado, y te apasiona optimizar la infraestructura de datos para tomar mejores decisiones de negocio, sigue leyendo.

En Wiempire, el equipo de datos es pieza clave para hacer que todo funcione: desde la atribución correcta de campañas hasta la personalización de funnels. No buscamos a alguien que solo sepa mover tablas, sino a una persona con visión estratégica, mentalidad de producto y obsesión por la eficiencia.

Como Data Engineer, serás el responsable de diseñar, construir y mantener arquitecturas de datos robustas, eficientes y escalables. Trabajarás codo con codo con equipos de marketing, producto y desarrollo para garantizar que los datos fluyen correctamente, están disponibles en tiempo real y sirven para tomar decisiones con base.

Te tocará crear pipelines desde cero, optimizar procesos ETL, modelar datos con sentido de negocio y automatizar tareas para escalar. Y, sobre todo, traducir la complejidad técnica en soluciones simples y efectivas.

• Más de 5 años de experiencia como Data Engineer o roles similares.
• Capacidad para diseñar pipelines eficientes y robustos, desde la ingesta hasta el análisis.
• Dominio de SQL, Python y al menos una plataforma cloud (GCP, AWS, Azure).
• Obsesión por la calidad de los datos: limpieza, validación y documentación.
• Capacidad para traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas sólidas.
• Mentalidad de “mejor hecho y escalable que rápido y roto”.
• Persona de 1%. Si no eres excelente en lo que haces, este no es tu lugar.

Experiencia en arquitectura y gestión de datos

Diseño e implementación de sistemas ETL/ELT escalables.

Gestión de grandes volúmenes de datos y optimización de consultas complejas.

Modelado de datos para herramientas BI y entornos analíticos.

Automatización de procesos y orquestación con Airflow, Prefect u otros.

Mentalidad estratégica y enfoque en el negocio

Capacidad para entender qué datos importan realmente para el negocio.

Visión global: sabes cuándo una solución técnica no se justifica por el impacto.

Orientación a la eficiencia y escalabilidad desde el diseño.

Autonomía y responsabilidad

Capacidad para liderar proyectos end-to-end sin supervisión constante.

Iniciativa para proponer mejoras, soluciones y cambios en procesos existentes.

Ganas de experimentar, romper y volver a construir, pero siempre con propósito.

Buenas prácticas y cultura de datos

Documentación clara de procesos y estructuras.

Creación de datasets y fuentes de verdad únicas para facilitar el trabajo de otros equipos.

Colaboración fluida con perfiles no técnicos (marketers, analistas, growth hackers…).

SQL y Python

Imprescindible.

Las usarás para todo: consultas, transformaciones, automatizaciones y validaciones.

BigQuery

Conocimiento de arquitecturas cloud, gestión de costes y optimización.

Airflow

Para orquestar procesos, definir modelos de datos y construir una arquitectura escalable.

Google Cloud

Debes saber moverte como pez en el agua en entornos cloud y entender cómo integrar múltiples servicios.

Imprescindible. Las usarás para todo: consultas, transformaciones, automatizaciones y validaciones.

• Te gusta improvisar en vez de documentar.
• Piensas que los datos son “cosa del analista”.
• Te agobia trabajar con deadlines y prioridades cambiantes.
• No te importa que los datos lleguen tarde o estén sucios.
• No te interesa entender el negocio detrás de los datos.
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