En SDG Group llevamos más de 30 años convirtiendo datos en impacto real. Somos una consultora global 100% especializada en

Data, Analytics e Inteligencia Artificial , referente del sector según

Gartner, Penteo y Everest Group .

Somos especialistas, y eso nos da una profundidad técnica y un conocimiento de negocio que marcan la diferencia en la

transformación data-driven de nuestros clientes : más de 1.000 proyectos desarrollados anualmente, equipos altamente especializados y soluciones que llegan a producción.

Todo ello sustentado en nuestro Triple Expertise:

visión de negocio, conocimiento tecnológico profundo y alianzas tecnológicas

(Microsoft, Databricks, Snowflake, AWS, GCP, entre otras). Una combinación que nos ha llevado a trabajar con

clientes del IBEX-35 y Fortune 500 , contando con presencia general y más de 2.000 personas en todo el mundo.

Si quieres crecer en el mundo del dato, este es el lugar.

¿Cómo será tu día a día?

Desarrollarás pipelines de datos end-to-end con

Python y PySpark , desde la ingesta hasta su procesamiento en entornos Big Data.





Trabajarás con

Databricks

en la construcción y optimización de procesos de transformación de datos.

Participarás en el diseño de arquitecturas y soluciones de datos, colaborando con perfiles más senior.

Implementarás modelos de datos y transformaciones sobre Data Lakes, asegurando eficiencia y escalabilidad.

Colaborarás en la definición de requerimientos técnicos para pipelines y procesos de datos.

Probarás y aplicarás nuevas tecnologías del ecosistema Big Data y cloud en proyectos reales.

¿Qué te hará triunfar en esta posición?

+3 años de experiencia como Data Engineer en entornos Big Data.

Experiencia sólida trabajando con

Python y PySpark .

Experiencia con

Scala

en entornos de datos.

Experiencia trabajando con

Databricks

(imprescindible).

Experiencia en procesamiento distribuido con

Apache Spark .

Conocimiento de arquitecturas de datos sobre Data Lake (modelado, particionado, opt

📌 Senior Data Engineer (Madrid)
🏢 Sdg Group
📍 Madrid