Capgemini

Global consulting, technology services, outsourcing

Data Architect Intern - Data Engineer

Data EngineeringUpdated on Nov 14

InternshipMadrid, SpainNo salary listedIn-person

About the Job

Requirements

Currently pursuing a Master's degree in Big Data or Informatics.
Have a high level of English proficiency (C1).

Responsibilities

Understand and gain practical experience with current data engineering technologies, tools, and processes, including data ingestion, transformation, modeling, and storage.
Participate in critically evaluating the quality, efficiency, and security of data-processing processes in a corporate environment.
Learn best practices for the responsible, secure, and efficient integration of data pipelines and systems into real products and services.
Design, evaluate, and use data pipelines for specific tasks, including ingestion from APIs, databases, files, or external services.
Develop data cleaning, validation, transformation, and normalization processes using Python, SQL, or other processing tools.
Compare performance and efficiency across data-processing methods and technologies, such as relational versus NoSQL databases and batch versus streaming processes.
Design and build data pipelines to support analytics, reporting, or consumption by internal applications.
Use orchestration and automation tools such as Airflow, Prefect, cron, or internal orchestrators to manage data flows.
Develop integration solutions between different data sources, including APIs, corporate databases, and external systems.
Integrate data pipelines into backend services developed in Python or other languages, and into visualization panels or applications such as Power BI, Streamlit, or internal dashboards.
Design and execute data-quality tests, including validations, automated controls, and integrity and consistency monitoring.
Review ethical and security aspects of data handling, including privacy, sensitive information, permissions, and internal governance.
Document processes, datasets, results, and learnings clearly and systematically for the engineering and analytics team.

Perfil que buscamos

Buscamos personas cursando el Máster en Big Data o Informática, con un alto nivel de inglés (C1), motivadas por desarrollarse en un entorno tecnológico y dinámico.

Objetivos Generales

Comprender y experimentar con las tecnologías, herramientas y procesos actuales utilizados en la Ingeniería de Datos, incluyendo ingestión, transformación, modelado y almacenamiento de datos.
Participar en la evaluación crítica de la calidad, eficiencia y seguridad de los procesos de tratamiento de datos dentro de un entorno corporativo.
Aprender buenas prácticas para la integración responsable, segura y eficiente de pipelines y sistemas de datos en productos y servicios reales.

Funciones y Tareas / Actividades a Desarrollar

Ingestión, Procesamiento y Transformación de Datos

Diseño, evaluación y uso de pipelines de datos para tareas específicas, como ingestión desde APIs, bases de datos, ficheros o servicios externos.
Desarrollo de procesos de limpieza, validación, transformación y normalización de datos mediante Python, SQL u otras herramientas de procesamiento.
Comparativa de rendimiento y eficiencia entre diferentes métodos y tecnologías de procesamiento (por ejemplo, bases de datos relacionales vs. NoSQL, procesos batch vs. streaming).

Desarrollo e Integración de Soluciones

Diseño y construcción de pipelines de datos para soportar casos de uso como analítica, reporting o consumo por aplicaciones internas.
Uso de herramientas de orquestación y automatización (como Airflow, Prefect, cron, u orquestadores internos) para gestionar flujos de datos.
Desarrollo de soluciones de integración entre distintas fuentes de datos, incluyendo APIs, bases de datos corporativas y sistemas externos.
Integración de pipelines de datos en servicios backend desarrollados en Python u otros lenguajes, así como en paneles o aplicaciones de visualización (por ejemplo, Power BI, Streamlit o dashboards internos).

Evaluación, Seguridad y Gobernanza del Dato

Diseño y ejecución de tests de calidad de datos (validaciones, controles automáticos, seguimiento de integridad y consistencia).
Revisión de aspectos éticos y de seguridad en el manejo del dato: privacidad, tratamiento de información sensible, permisos y gobernanza interna.
Documentación de procesos, datasets, resultados y aprendizajes de forma clara y estructurada para el equipo de ingeniería y analítica.

About the Company

Capgemini

Global consulting, technology services, outsourcing

Capgemini provides consulting, technology services, and outsourcing to help organizations transform digitally. Its offerings include strategy and transformation consulting, system integration, application development, IT infrastructure management, and managed IT operations. It differentiates itself with a global presence in over 50 countries and a focus on applying AI, cloud, and cybersecurity to real business problems. Its goal is to help clients navigate digital transformation and improve efficiency and innovation through tailored, contract-based or managed services.

Company size: 10,001+
Company stage: IPO
Headquarters: Paris, France
Founded: 1967

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