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Email Marketing MaestroCompose emails that people actually want to read## What you will do Design and execute email campaigns that drive engagement and conversions Write compelling copy that connects with audiences and inspires action* Build and manage automated email sequences and nurture campaig

Buscamos un/a Data Engineer Senior para diseñar y operar la plataforma de datos que alimenta un sistema de pricing dinámico e inteligencia de negocio en entornos retail de alto volumen. La persona seleccionada será el referente técnico de la arquitectura de datos: desde la ingesta de fuentes operacionales (ERP, POS, e-commerce, footfall) hasta la exposición de datos listos para consumo por modelos de ML y herramientas de BI. El rol requiere dominio profundo de Databricks como plataforma central y sólido conocimiento de la arquitectura Medallion (Bronze / Silver / Gold), así como experiencia en modelado de datos dimensional y capacidad para trabajar con Azure Data Factory como orquestador de pipelines — aunque la mayor parte del trabajo de transformación residirá en Databricks. 1. Responsabilidades principales Arquitectura y plataforma de datos ● Diseño y evolución de la arquitectura Medallion (Bronze → Silver → Gold) sobre Databricks / Delta Lake. ● Definición de estándares de ingesta, particionado, compactación y versionado de tablas Delta. ● Gobierno de la plataforma: Unity Catalog, gestión de permisos, linaje de datos y calidad (Great Expectations o similar). ● Evaluación y decisión de patrones de procesamiento: batch, micro-batch (Structured Streaming) y near real-time según el caso de uso. Modelado de datos ● Diseño de modelos dimensionales (esquemas estrella y copo de nieve) orientados a casos de uso de pricing, forecasting y personalización. ● Definición de tablas de hechos y dimensiones: transacciones POS, catálogo de productos, maestro de tiendas, calendario promocional. ● Colaboración con el equipo de ML para diseñar y mantener el feature store sobre la capa Gold. ● Documentación del modelo de datos en un catálogo semántico accesible para usuarios de negocio y analítica. Pipelines e ingesta ● Construcción de pipelines de ingesta desde fuentes heterogéneas: ERP (SAP u otros), POS, APIs de e-commerce, feeds de Retail Media, NPS. ● Uso de Azure Data Factory para orquestación de movimientos de datos entre sistemas origen y el lakehouse — con preferencia por mantener la lógica de transformación en Databricks (PySpark / SQL). ● Implementación de patrones de ingesta incremental (CDC, watermark, upsert con Delta Merge) para minimizar latencia y coste. ● Testing de pipelines: validaciones de schema, checks de completitud y pruebas de regresión sobre datos. Operación y fiabilidad ● Monitorización de jobs en Databricks Workflows: alertas, reintentos y gestión de dependencias. ● Optimización de costes de cómputo: sizing de clusters, uso de Photon, Auto Loader y optimizaciones de Delta (OPTIMIZE / ZORDER). ● Soporte a incidencias de datos en producción (on-call rotatorio con el equipo). Colaboración ● Trabajo estrecho con Data Scientists para garantizar que el feature store cubra los requisitos de los modelos de pricing y recomendación. ● Acompañamiento a analistas de negocio en la definición de métricas y KPIs sobre la capa Gold. ● Participación en code reviews, definición de convenciones de nombrado y estándares de calidad del equipo. 1. Requisitos Imprescindibles ● 5+ años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos. ● Databricks: experiencia sólida con Databricks como plataforma principal; Delta Lake, Databricks Workflows, Unity Catalog. ● Arquitectura Medallion: diseño e implementación de capas Bronze / Silver / Gold con criterios claros de granularidad, particionado y SLA por capa. ● Modelado de datos: dominio de modelado dimensional (Kimball); diseño de esquemas estrella y copo de nieve; definición de claves surrogadas, SCDs y tablas de hechos. ● Lenguajes: PySpark y SQL avanzado (window functions, CTEs, optimización de queries). ● Azure Data Factory: conocimiento funcional para orquestación y movimiento de datos; no es necesario dominio profundo. ● Experiencia con patrones de ingesta incremental: CDC, watermark, Delta Merge / upsert. ● Familiaridad con control de versiones (Git) y prácticas de DataOps básicas. Valorables ● Experiencia en retail, travel retail o sectores con datos transaccionales de alto volumen. ● Conocimiento de herramientas de calidad de datos: Great Expectations, Soda o similar. ● Experiencia con dbt (data build tool) para transformaciones SQL sobre la capa Silver/Gold. ● Familiaridad con eventos en streaming: Kafka, Event Hubs o Databricks Structured Streaming. ● Conocimiento de herramientas de catálogo y linaje: Purview, Alation o Unity Catalog avanzado. ● Experiencia colaborando con equipos de ML en el diseño de feature stores (Feast, Tecton o solución custom).

Buscamos un/a Data Engineer Senior para diseñar y operar la plataforma de datos que alimenta un sistema de pricing dinámico e inteligencia de negocio en entornos retail de alto volumen. La persona seleccionada será el referente técnico de la arquitectura de datos: desde la ingesta de fuentes operacionales (ERP, POS, e-commerce, footfall) hasta la exposición de datos listos para consumo por modelos de ML y herramientas de BI. El rol requiere dominio profundo de Databricks como plataforma central y sólido conocimiento de la arquitectura Medallion (Bronze / Silver / Gold), así como experiencia en modelado de datos dimensional y capacidad para trabajar con Azure Data Factory como orquestador de pipelines — aunque la mayor parte del trabajo de transformación residirá en Databricks. 1. Responsabilidades principales Arquitectura y plataforma de datos ● Diseño y evolución de la arquitectura Medallion (Bronze → Silver → Gold) sobre Databricks / Delta Lake. ● Definición de estándares de ingesta, particionado, compactación y versionado de tablas Delta. ● Gobierno de la plataforma: Unity Catalog, gestión de permisos, linaje de datos y calidad (Great Expectations o similar). ● Evaluación y decisión de patrones de procesamiento: batch, micro-batch (Structured Streaming) y near real-time según el caso de uso. Modelado de datos ● Diseño de modelos dimensionales (esquemas estrella y copo de nieve) orientados a casos de uso de pricing, forecasting y personalización. ● Definición de tablas de hechos y dimensiones: transacciones POS, catálogo de productos, maestro de tiendas, calendario promocional. ● Colaboración con el equipo de ML para diseñar y mantener el feature store sobre la capa Gold. ● Documentación del modelo de datos en un catálogo semántico accesible para usuarios de negocio y analítica. Pipelines e ingesta ● Construcción de pipelines de ingesta desde fuentes heterogéneas: ERP (SAP u otros), POS, APIs de e-commerce, feeds de Retail Media, NPS. ● Uso de Azure Data Factory para orquestación de movimientos de datos entre sistemas origen y el lakehouse — con preferencia por mantener la lógica de transformación en Databricks (PySpark / SQL). ● Implementación de patrones de ingesta incremental (CDC, watermark, upsert con Delta Merge) para minimizar latencia y coste. ● Testing de pipelines: validaciones de schema, checks de completitud y pruebas de regresión sobre datos. Operación y fiabilidad ● Monitorización de jobs en Databricks Workflows: alertas, reintentos y gestión de dependencias. ● Optimización de costes de cómputo: sizing de clusters, uso de Photon, Auto Loader y optimizaciones de Delta (OPTIMIZE / ZORDER). ● Soporte a incidencias de datos en producción (on-call rotatorio con el equipo). Colaboración ● Trabajo estrecho con Data Scientists para garantizar que el feature store cubra los requisitos de los modelos de pricing y recomendación. ● Acompañamiento a analistas de negocio en la definición de métricas y KPIs sobre la capa Gold. ● Participación en code reviews, definición de convenciones de nombrado y estándares de calidad del equipo. 1. Requisitos Imprescindibles ● 5+ años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos. ● Databricks: experiencia sólida con Databricks como plataforma principal; Delta Lake, Databricks Workflows, Unity Catalog. ● Arquitectura Medallion: diseño e implementación de capas Bronze / Silver / Gold con criterios claros de granularidad, particionado y SLA por capa. ● Modelado de datos: dominio de modelado dimensional (Kimball); diseño de esquemas estrella y copo de nieve; definición de claves surrogadas, SCDs y tablas de hechos. ● Lenguajes: PySpark y SQL avanzado (window functions, CTEs, optimización de queries). ● Azure Data Factory: conocimiento funcional para orquestación y movimiento de datos; no es necesario dominio profundo. ● Experiencia con patrones de ingesta incremental: CDC, watermark, Delta Merge / upsert. ● Familiaridad con control de versiones (Git) y prácticas de DataOps básicas. Valorables ● Experiencia en retail, travel retail o sectores con datos transaccionales de alto volumen. ● Conocimiento de herramientas de calidad de datos: Great Expectations, Soda o similar. ● Experiencia con dbt (data build tool) para transformaciones SQL sobre la capa Silver/Gold. ● Familiaridad con eventos en streaming: Kafka, Event Hubs o Databricks Structured Streaming. ● Conocimiento de herramientas de catálogo y linaje: Purview, Alation o Unity Catalog avanzado. ● Experiencia colaborando con equipos de ML en el diseño de feature stores (Feast, Tecton o solución custom).

Ciklum in Málaga, Spain, is seeking a Senior SAP Engineer to join our cross-functional team on a full-time hybrid basis. You will design, extend, and validate integrations between SAP, Kinaxis Maestro, and external systems using SAP BTP, ensuring data quality and process alignment. The role requires deep SAP experience (ABAP, S/4HANA, ECC data models) and hands-on integration development. You will collaborate with product and solution architects to deliver scalable solutions across planning and #J-18808-Ljbffr

Ciklum is looking for a Senior SAP Engineer to join our team full-time in Spain. We are a custom product engineering company that supports both multinational organizations and scaling startups to solve their most complex business challenges. With a global team of over 4,000 highly skilled developers, consultants, analysts and product owners, we engineer technology that redefines industries and shapes the way people live. As a Senior SAP Engineer, become a part of a cross-functional development team engineering experiences of tomorrow. The SAP/BTP Specialist will be contracted to design, extend, and validate integrations between internal & external source systems and Kinaxis. • Designing and delivering new interfaces where required between Source Systems and Kinaxis Maestro, • Adjust Kinaxis Data Model & Data Sources and Mappings according to solution needs for EMS, • Adjust/set up integration in BTP from various source systems, • Designing and delivering integrations with External Manufacturers to get data into Kinaxis Maestro platform (stock, planning, capacity, order, others), • Ensuring consistency with the established integration architecture, standards, and SAP BTP integration approach Take ownership of integration design and validation for the in-scope planning domains and act as the primary integration point between: • Business and Product stakeholders, • Kinaxis Maestro functional and product teams, • SAP integration and development teams, • Develop integrations between source systems and Kinaxis Maestro, • Collaborate with Product Team and Solution Architect to define data object requirements and specifications for Data Model, • Translate business requirements to technical mappings between SAP and Kinaxis Maestro, • Work closely with developers to follow preferred integration approach using SAP BTP approach, • Define and execute test cases in collaboration with business and test manager to validate mappings, data quality and business logic, • Ensure clear and comprehensive documentations, • Ensure testing E2E of data objects and integrations between product teams, • Proven experience with ABAP, • Proven experience with SAP BTP, • Proven experience with SAP, • Deep working knowledge of SAP ECC data structures relevant to planning/supply chain, • Solid understanding of BAPI-based write paths vs. direct table manipulation, and the data-consistency risks of bypassing standard APIs, • Experience with SAP S/4HANA data model differences from ECC (especially where table structures or field semantics change), • Hands-on experience building and operating integrations on SAP BTP, • Practical experience with both synchronous (API-based) and asynchronous (event/queue-based) integration patterns, • Understanding of BTP security models (OAuth2, principal propagation, destination services), • Proven experience integrating SAP with non-SAP planning systems (fx APS systems), • Strong written documentation skills — specs need to survive handoff to other engineers/contractors, • Direct Kinaxis Maestro experience, especially integration, • Prior involvement in an ECC-to-S/4HANA migration specifically for planning/supply chain modules, • Familiarity with SAP Master Data set ups, • Background in manufacturing/supply chain domain, • Certification in SAP BTP or Integration Suite, • Care: your mental and physical health is our priority. We ensure comprehensive company-paid medical insurance and 4 additional undocumented sick leave days, • Tailored education path: boost your skills and knowledge with our regular internal events (meetups, conferences, workshops), Udemy license, language courses and company-paid certifications, • Growth environment: share your experience and level up your expertise with a community of skilled professionals, locally and globally, • Flexibility: Own your schedule – you are the one to decide when to start your working day. Just don’t miss your regular team stand-up. We are there to support your work-life balance and provide 23 vacation days & short Fridays, • Opportunities: we value our specialists and always find the best options for them. Our Internal Mobility Program helps change a project if needed to help you grow, excel professionally and fulfill your potential, • Global impact: work on large-scale projects that redefine industries with international and fast-growing clients, • Welcoming environment: feel empowered with a friendly team, open-door policy, informal atmosphere within the company and regular team-building events At Ciklum, we are always exploring innovations, empowering each other to achieve more, and engineering solutions that matter. With us, you’ll work with cutting-edge technologies, contribute to impactful projects, and be part of a One Team culture that values collaboration and progress. Based in Málaga, our team thrives in one of Andalusia’s leading tech hubs. Enjoy a hybrid work setup, the sunny Mediterranean vibe, and endless opportunities to grow your skills on global-scale projects. #J-18808-Ljbffr

Buscamos un/a Data Engineer Senior para diseñar y operar la plataforma de datos que alimenta un sistema de pricing dinámico e inteligencia de negocio en entornos retail de alto volumen. La persona seleccionada será el referente técnico de la arquitectura de datos: desde la ingesta de fuentes operacionales (ERP, POS, e-commerce, footfall) hasta la exposición de datos listos para consumo por modelos de ML y herramientas de BI. El rol requiere dominio profundo de Databricks como plataforma central y sólido conocimiento de la arquitectura Medallion (Bronze / Silver / Gold), así como experiencia en modelado de datos dimensional y capacidad para trabajar con Azure Data Factory como orquestador de pipelines — aunque la mayor parte del trabajo de transformación residirá en Databricks. 1. Responsabilidades principales Arquitectura y plataforma de datos ● Diseño y evolución de la arquitectura Medallion (Bronze → Silver → Gold) sobre Databricks / Delta Lake. ● Definición de estándares de ingesta, particionado, compactación y versionado de tablas Delta. ● Gobierno de la plataforma: Unity Catalog, gestión de permisos, linaje de datos y calidad (Great Expectations o similar). ● Evaluación y decisión de patrones de procesamiento: batch, micro-batch (Structured Streaming) y near real-time según el caso de uso. Modelado de datos ● Diseño de modelos dimensionales (esquemas estrella y copo de nieve) orientados a casos de uso de pricing, forecasting y personalización. ● Definición de tablas de hechos y dimensiones: transacciones POS, catálogo de productos, maestro de tiendas, calendario promocional. ● Colaboración con el equipo de ML para diseñar y mantener el feature store sobre la capa Gold. ● Documentación del modelo de datos en un catálogo semántico accesible para usuarios de negocio y analítica. Pipelines e ingesta ● Construcción de pipelines de ingesta desde fuentes heterogéneas: ERP (SAP u otros), POS, APIs de e-commerce, feeds de Retail Media, NPS. ● Uso de Azure Data Factory para orquestación de movimientos de datos entre sistemas origen y el lakehouse — con preferencia por mantener la lógica de transformación en Databricks (PySpark / SQL). ● Implementación de patrones de ingesta incremental (CDC, watermark, upsert con Delta Merge) para minimizar latencia y coste. ● Testing de pipelines: validaciones de schema, checks de completitud y pruebas de regresión sobre datos. Operación y fiabilidad ● Monitorización de jobs en Databricks Workflows: alertas, reintentos y gestión de dependencias. ● Optimización de costes de cómputo: sizing de clusters, uso de Photon, Auto Loader y optimizaciones de Delta (OPTIMIZE / ZORDER). ● Soporte a incidencias de datos en producción (on-call rotatorio con el equipo). Colaboración ● Trabajo estrecho con Data Scientists para garantizar que el feature store cubra los requisitos de los modelos de pricing y recomendación. ● Acompañamiento a analistas de negocio en la definición de métricas y KPIs sobre la capa Gold. ● Participación en code reviews, definición de convenciones de nombrado y estándares de calidad del equipo. 1. Requisitos Imprescindibles ● 5+ años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos. ● Databricks: experiencia sólida con Databricks como plataforma principal; Delta Lake, Databricks Workflows, Unity Catalog. ● Arquitectura Medallion: diseño e implementación de capas Bronze / Silver / Gold con criterios claros de granularidad, particionado y SLA por capa. ● Modelado de datos: dominio de modelado dimensional (Kimball); diseño de esquemas estrella y copo de nieve; definición de claves surrogadas, SCDs y tablas de hechos. ● Lenguajes: PySpark y SQL avanzado (window functions, CTEs, optimización de queries). ● Azure Data Factory: conocimiento funcional para orquestación y movimiento de datos; no es necesario dominio profundo. ● Experiencia con patrones de ingesta incremental: CDC, watermark, Delta Merge / upsert. ● Familiaridad con control de versiones (Git) y prácticas de DataOps básicas. Valorables ● Experiencia en retail, travel retail o sectores con datos transaccionales de alto volumen. ● Conocimiento de herramientas de calidad de datos: Great Expectations, Soda o similar. ● Experiencia con dbt (data build tool) para transformaciones SQL sobre la capa Silver/Gold. ● Familiaridad con eventos en streaming: Kafka, Event Hubs o Databricks Structured Streaming. ● Conocimiento de herramientas de catálogo y linaje: Purview, Alation o Unity Catalog avanzado. ● Experiencia colaborando con equipos de ML en el diseño de feature stores (Feast, Tecton o solución custom).

You will design, build, and validate integrations between SAP, Kinaxis Maestro, and external sources using SAP BTP, ECC/S4HANA data models, and standard APIs. Ciklum in Málaga, Spain, is seeking a Senior SAP Engineer to join a cross-functional team on a full-time basis.

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Casa Marketing in Málaga is seeking an Email Marketing Maestro to design and execute campaigns that drive engagement and conversions. The ideal candidate has 5+ years in email marketing, expert platform knowledge (Mailchimp, Klaviyo, HubSpot), flawless English plus native in Dutch, Spanish, German,