Descripción de la oferta
Somos una empresa tecnológica española que está transformando el mercado de segunda mano. Comprar online es fácil, pero ¿qué pasa con vender lo que ya no necesitas? En Hamelyn, hacemos que vender tus cosas usadas sea fácil y rápido. Y las revendemos dando un servicio profesional.
Empezamos con libros, y ya hemos añadido música, películas y videojuegos. Y próximamente tendremos nuevas categorías. Ambicionamos ser la aplicación a la que todos acuden para vender sin complicaciones y para comprar productos de segunda mano con el mismo nivel de calidad y servicio que al comprar productos nuevos.
Hoy, Hamelyn atiende a miles de vendedores y compradores diariamente, procesando cientos de miles de productos al mes y enviando pedidos de todas nuestras categorías desde nuestro centro logístico de Madrid a todo el mundo.
Si quieres saber más sobre la historia de Hamelyn, aquí tienes la entrevista de Itnig a nuestros fundadores: https://www.youtube.com/watch?v=MGkTWW2rVAc&t=10s
Ahora estamos creciendo rápidamente y construyendo una infraestructura de datos a la altura del negocio. Necesitamos un Senior Data Engineer que trabaje mano a mano con el Data Lead.
Buscamos un experto en infraestructura de datos, perfeccionista con la calidad y la fiabilidad de la información. Reportarás al Data Lead.
Construir y escalar los sistemas de datos de Hamelyn para que todo el negocio opere sobre información fiable, rápida y accesible.
En qué trabajarás:
Operamos en múltiples países con más de 30 millones de productos catalogados e integrados con marketplaces como Amazon, eBay y MercadoLibre. Esto es lo que tenemos por delante:
Construir y mejorar pipelines de datos (ETL/ELT) y modelos de datos listos para análisis (data marts), con foco en fiabilidad y rapidez.
Optimizar nuestra MongoDB de más de 113 millones de documentos.
Mantener y mejorar bases de datos, data quality y automatizar procesos de reporting.
Diseñar la arquitectura de datos que soporte el crecimiento en países, categorías y volumen.
Preparar datasets y features para modelos analíticos y predictivos.
Requisitos clave:
Dominio de SQL y Python.
Experiencia sólida construyendo y manteniendo pipelines de datos en producción.
MongoDB (modelado, agregaciones, índices).
Experiencia en cloud (GCP, AWS o Azure): despliegue de pipelines, servicios gestionados de datos y buenas prácticas de IAM/costes.
Experiencia con algún warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift o similar) y buenas prácticas de versionado/CI.
Mentalidad hands-on y autonomía.
Salario: 45.000 - 65.000€ según experiencia + variable del 10%
Seguro de salud privado.
Servicio de comida y gimnasio.
Presupuesto de formación continua.
Sin burocracia, enfoque a resultados.
Un equipo joven, pragmático y ambicioso centrado en resultados reales y en hacer crecer el negocio.
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