Data Engineer (España)

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SE REQUIEREExperiencia 3+ años de experiencia como Data Engineer en entornos productivos de gran volumen, con experiencia sólida en Apache Spark, tanto en procesamiento batch como en Spark Structured Streaming, utilizando PySpark o Scala. Estudios Technical degree-level education: Bachelor’s degree in Engineering, Technology Sciences, Mathematics, Economics, Physics, Chemistry, Statistics, or similar. Technical skills Apache Spark con PySpark o Scala: batch y Spark Structured Streaming. Delta Lake: MERGE, upserts, time travel, optimización de ficheros y gestión de esquemas. Apache Kafka y Confluent: productores y consumidores, particionado, Schema Registry y CDC mediante Debezium. Ecosistema de datos de AWS: Glue, Data Catalog, ETL, Lambda, S3, EMR y EMR Serverless. AWS Lake Formation: permisos a nivel de tabla y columna y gobierno de acceso. Amazon SageMaker: integración de pipelines de datos con flujos de Machine Learning. SQL avanzado y modelado de datos dimensional. Change Data Capture y Slowly Changing Dimensions. Git, CI/CD y buenas prácticas de testing en proyectos de datos.



Otras informaciones Experiencia con Kafka Streams o ksqlDB. Experiencia con arquitecturas de lookup tables a gran escala, incluyendo point lookup, bucketing y Bloom Filters. Conocimientos de Terraform o CloudFormation para infraestructura como código. Experiencia en sectores regulados, especialmente en el sector financiero o de medios de pago. Certificaciones AWS, como Data Analytics Specialty o Solutions Architect. Buscamos un perfil con capacidad para realizar debugging profundo en sistemas distribuidos, autonomía y mentalidad “you build it, you run it”. RESPONSABILIDADES FUNDAMENTAL Diseñar, construir y operar pipelines de ingesta y transformación de datos en tiempo real y por lotes sobre una plataforma AWS nativa de streaming basada en Kafka/Confluent, Spark Structured Streaming y Delta Lake, con foco en fiabilidad, rendimiento y escalabilidad. Actividades principales Diseñar, desarrollar y

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