Utilizamos herramientas de analítica first-party para entender cómo los candidatos usan Mainder Jobs. No compartimos datos con anunciantes. Política de privacidad
Resumen del rol
Publicado vía Mainder
Ubicación: Huelva (presencial, jornada completa)
Empresa: Planasa Spain
En Planasa Spain somos líderes internacionales en mejora genética, desarrollo y multiplicación de variedades de berries (arándano, frambuesa, fresa y mora), así como de ajo, espárrago, aguacate y cerezo. Desde 1973 combinamos fitomejoramiento tradicional con tecnologías modernas para ofrecer soluciones de alto valor añadido a productores de todo el mundo.
Buscamos un/a R&D Data Engineer que se una a nuestro equipo de I+D para impulsar la transformación de nuestros datos científicos en activos estratégicos, asegurando que sean FAIR (Fáciles de encontrar, Accesibles, Interoperables y Reutilizables). Serás responsable de diseñar y automatizar procesos de datos escalables y de garantizar un Lakehouse de alto rendimiento, optimizando la ingestión y facilitando la colaboración entre perfiles científicos, técnicos y de negocio.
Es una excelente oportunidad para un/a ingeniero/a de datos con experiencia que quiera trabajar en un entorno innovador, cercano al mundo de la biotecnología y la mejora vegetal, con impacto directo en decisiones de I+D a nivel global.
1. Ingeniería de datos y ETL
Diseñar, desarrollar y mantener flujos de trabajo y canalizaciones de datos automatizados, en colaboración con analistas de datos, breeders (criadores) y bioinformáticos.
Mantener y evolucionar las canalizaciones de datos utilizando Microsoft Fabric Data Factory.
Optimizar los procesos de ingestión, particionado, gestión de tablas Delta y rendimiento general del Lakehouse, garantizando tiempos de respuesta adecuados para el análisis.
Desarrollar e integrar conexiones con bases de datos externas mediante APIs (REST API), asegurando la robustez y seguridad de los intercambios de datos.
Velar por el cumplimiento de los modelos de datos, esquemas y convenciones de nomenclatura corporativos en todos los procesos de ingestión y transformación.
Implementar y mantener controles de calidad de datos, asegurando altos niveles de precisión, completitud y consistencia.
2. Gestión y soporte de la base de datos de I+D
Dar soporte técnico a los usuarios de la base de datos (científicos, técnicos, analistas), resolviendo incidencias y consultas relacionadas con el uso y la calidad de los datos.
Gestionar la incorporación de nuevos usuarios, incluyendo formación básica en uso de la base de datos y buenas prácticas de gestión de datos.
Coordinar con usuarios clave la implementación de nuevas funcionalidades de la base de datos, recogiendo necesidades y priorizando mejoras.
Asegurar que el feedback de los usuarios se traduzca en acciones concretas, en colaboración con proveedores de servicios de bases de datos y con el equipo de TI.
Contribuir a que los datos de I+D sean FAIR, promoviendo estándares, documentación y procesos que faciliten su búsqueda, acceso, interoperabilidad y reutilización.
3. Orientación a resultados y mejora continua (KPIs)
Reducir el tiempo entre la generación de datos y su disponibilidad para el análisis en el Lakehouse.
Incrementar el porcentaje de procesos de ingestión y transformación totalmente automatizados.
Mejorar el grado de cumplimiento de los conjuntos de datos con los modelos, esquemas y normas de nomenclatura de la empresa.
Aumentar la puntuación de calidad de los registros de la base de datos verificados según los controles establecidos.