Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera competente como desees, con el respaldo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas en todo el mundo. Aquí podrás reinventar lo que es posible. Únete a nosotros y ayuda a las organizaciones líderes en el mundo a descubrir el valor de la tecnología y construir un mundo más sostenible e inclusivo.
Tenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo. ¿Te apetece sumarte?

¿Cuál será tu rol?

Estamos buscando un un/a Data Engineer con experiencia en Fabric para unirse a nuestro equipo de I&D.; El/la candidato/a ideal tendrá experiencia en el desarrollo con Fabric, así como habilidades de comunicación en inglés para colaborar eficazmente con equipos internacionales con estas funciones:

Implementación de pipelines de ingesta y transformación. Desarrollo de lakehouses y datasets en Fabric/Power BI. Automatización de procesos con CI/CD.
Responsable del desarrollo y gestión de flujos de datos.
Responsable de diseñar,



implementar y mantener soluciones de análisis de datos utilizando la plataforma Fabric, integrando Power BI, Data Factory, Synapse y otros servicios de Microsoft.
Crear pipelines de datos eficientes y escalables usando Dataflows y Data Factory.

Tú perfil:

Más de 3 años de experiencia como ingeniero de datos trabajando en procesamiento de grandes volúmenes de datos, tanto con Servicios Cloud como herramientas de integración
Experiencia en Data factory (Dataflows, Notebooks spark)
Experiencia con la suite de Microsoft Fabric: Lakehouse (delta y parquet) y metodología medallion, Datawarehouse (sql server, synapse dwh), Notebooks y Pipelines
Conocimiento sólido en modelado de datos, ETL/ELT y arquitectura de datos.
Conocimiento y experiencia en SQL
Conocimiento y experiencia en algún lenguaje como Python, Spark/Scala o PySpark.
Conocimientos y experiencia en Pureview (Glosario de términos)
Acostumbrado a implementar prácticas de DevOps par

📌 Data Engineer Fabric (Madrid)
🏢 Capgemini
📍 Madrid