Esade es una institución académica global que mantiene estrechos vínculos con el mundo de la empresa y es reconocida por la calidad de su educación, su alcance internacional y un enfoque claro en el desarrollo integral de la persona. Justicia y sostenibilidad Basándonos en estos pilares, trabajamos con una metodología cuya misión es la formación integral de profesionales competentes y socialmente responsables. Por eso, fomentamos el liderazgo inclusivo, la innovación académica, la tecnología y la solidaridad.
Impulsar la arquitectura, el desarrollo y la operación de una infraestructura de datos moderna, escalable y altamente eficiente, basada principalmente en Microsoft Fabric. Garantizar la calidad, integridad, disponibilidad y seguridad de la información de ESADE, habilitando un ecosistema de datos confiable que transforme información cruda en conocimiento accionable. Asimismo, potenciar la incorporación de capacidades de inteligencia artificial en los flujos de datos y en los productos analíticos, facilitando que la institución aproveche el valor aumentado del dato para innovar, optimizar procesos y tomar decisiones más inteligentes.
Con ello, contribuir de forma directa a fortalecer una cultura data‑driven e IA‑driven en toda la organización. Diseñar, desplegar y administrar la arquitectura de datos en Microsoft Fabric, gestionando de forma óptima Lakehouses, Warehouses y el ecosistema completo que los rodea. Desarrollar, automatizar y optimizar pipelines de datos complejos para la ingesta, consolidación y transformación, garantizando su escalabilidad, resiliencia y eficiencia operativa.
Implementar procesos ETL/ELT avanzados mediante Notebooks (PySpark/Python), Dataflows Gen2 y scripts de automatización, asegurando trazabilidad y altos estándares de ingeniería. Asegurar la calidad, consistencia y rendimiento del dato mediante SQL avanzado, validaciones sistemáticas y monitorización proactiva. Liderar el desarrollo de informes avanzados en Power BI, definiendo modelos robustos y aplicando las mejores prácticas en DAX, Power Query y optimización de visualizaciones.
Actuar como impulsor de la cultura data & IA driven en ESADE, promoviendo el uso inteligente del dato y la adopción de soluciones basadas en inteligencia artificial. Desplegar nuestra misión Talk2Data First , donde las decisiones comienzan hablando con los datos y explorando su potencial con IA. Garantizar el cumplimiento de los principios de Privacidad y Seguridad de la Información, velando por la adecuada protección del dato institucional y el alineamiento con las políticas de ESADE.
Capacidad analítica avanzada : habilidad para descomponer problemas complejos, identificar patrones y extraer conclusiones sólidas a partir de grandes volúmenes de datos, aportando claridad en escenarios de alta incertidumbre.
Visión estratégica : capacidad para conectar el trabajo técnico con los objetivos institucionales, anticipar necesidades futuras y proponer soluciones que fortalezcan el posicionamiento de ESADE en un entorno cada vez más digital e impulsado por datos.
Resolución de problemas complejos : enfoque estructurado, creativo y orientado a resultados, capaz de abordar retos técnicos y organizativos con pensamiento crítico, pragmatismo y capacidad de aprendizaje continuo.
Trabajo en equipos multidisciplinares : habilidad para colaborar con perfiles diversos (negocio, tecnología, analítica, docentes, operaciones…), comunicando conceptos técnicos de forma clara y generando consenso en torno a soluciones de impacto.
Formación académica superior : Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística o similar. Certificaciones oficiales en Microsoft Azure Data Engineer (DP-203) o Microsoft Fabric (DP-600) serán muy valoradas.
Experiencia mínima: Mínimo de 5 años de experiencia en roles de ingeniería de datos, con al menos 1-2 años trabajando con ecosistemas de nube (preferiblemente Azure/Fabric).
Idiomas: castellano, catalán (nice to have) inglés (medio).
SQL avanzado : dominio en optimización de consultas, modelado relacional, tuning de rendimiento y diseño de estructuras eficientes para grandes volúmenes de datos. Python experto , con foco en ingeniería de datos: desarrollo de procesos ETL/ELT, manipulación avanzada de datos, automatización y trabajo en entornos distribuidos (especialmente PySpark).
Arquitecturas y buenas prácticas de datos : sólidos conocimientos en Data Warehousing, arquitectura Medallion, DataOps, principios de calidad del dato y observabilidad end‑to‑end.
Experiencia demostrable en Microsoft Fabric , incluyendo el uso de Lakehouses, Warehouses, Dataflows Gen2 y la orquestación de pipelines.
Power BI avanzado : dominio en diseño de modelos semánticos, programación avanzada en DAX, desarrollo en Power Query (M), optimización de rendimiento y aplicación de buenas prácticas.
IA aplicada al dat
