Buescamos
2 Data Engineers Senior
para incorporarse a un proyecto estratégico en
Getnet
, participando en la transformación de su plataforma de datos mediante la migración de procesos desde
Stratio
hacia
Databricks
. Buscamos perfiles con experiencia en ingeniería de datos, migraciones de plataformas Big Data y optimización de procesos en entornos cloud.

✅ Requisitos y Experiencia
✔ Más de
3 años de experiencia
como Data Engineer.

✔ Experiencia desarrollando
ETLs complejas
.

✔ Dominio de
SQL
y
Python
.

✔ Experiencia sólida con
Apache Spark
.

✔ Experiencia en
Databricks
(notebooks y pipelines).

✔ Experiencia en proyectos de
migración de plataformas de datos
.

✔ Experiencia en integración mediante
APIs REST
.

✔ Experiencia con
Apache Airflow
o
Control-M
(imprescindible al menos una de las dos herramientas).

✔ Capacidad para analizar procesos existentes y adaptarlos a una nueva arquitectura.

?️ Conocimientos Técnicos
- Databricks
- Apache Spark
- SQL avanzado
- Python
- ETLs complejas
- Apache Airflow
- Control-M
- APIs REST




- OAuth y autenticación mediante tokens
- Procesamiento de respuestas JSON
- Gestión de errores y reintentos
- Git
- CI/CD

Valorable
- Delta Lake
- Stratio
- Arquitecturas Lakehouse
- Azure Data Lake / AWS S3
- Azure, AWS o GCP
- Data Quality
- DevOps aplicado a plataformas de datos
- Monitorización de procesos de datos

? Funciones Principales
- Analizar las ETLs existentes desarrolladas en Stratio.
- Migrar procesos implementados en Stratio hacia Databricks.
- Diseñar e implementar pipelines utilizando Apache Spark y Databricks.
- Optimizar procesos para aprovechar el procesamiento distribuido de Spark.
- Adaptar procesos de ingestión y transformación de datos.
- Migrar la orquestación de procesos desde Apache Airflow hacia Control-M.
- Desarrollar e integrar APIs REST, incluyendo autenticación, tratamiento de errores, reintentos y monitorización.
- Participar en pruebas funcionales y de rendimiento para validar la migración.
- Documen

📌 Data Engineer Senior (Madrid)
🏢 HeyClue
📍 Madrid