Buscamos un Desarrollador Senior de Spark para el Backend que se encargue del diseño, el desarrollo y la optimización de soluciones de procesamiento de datos dentro de la plataforma de aportaciones de clientes. Desempeñará un papel fundamental en la creación de flujos de trabajo de Big data escalables y de alto rendimiento, colaborando con distintos equipos.
Se requiere un alto nivel de inglés.
FUNCIONES:
- Dirigir las decisiones técnicas y contribuir al diseño de la arquitectura
- Desarrollar, mantener y optimizar los flujos de datos de Big Data
- Apoyar las iniciativas de integración de datos entre diferentes sistemas
- Garantizar el rendimiento, la escalabilidad y la fiabilidad de las soluciones
- Detectar y resolver problemas técnicos complejos
- Colaborar con equipos funcionales y técnicos en múltiples líneas de trabajo
- Orientar y apoyar a otros miembros del equipo, fomentando el intercambio de conocimientos
REQUISITOS:
- Mínimo 5 años de experiencia con Apache Spark (Scala o Python)
- Amplia experiencia con Apache Spark (imprescindible)
- Dominio de Scala o Python
- Sólidos conocimientos de SQL y habilidades de modelado de datos
- Experiencia con Azure Databricks y Hive
- Experiencia trabajando en entornos de CI/CD y DevOps (Git, GitHub, Sonar, Nexus)
- Mentalidad ágil y experiencia trabajando en entornos ágiles
- Fuertes habilidades analíticas y actitud proactiva
- Nivel de inglés B2+ (mínimo) y español (al menos C1+)
VALORABLE:
- Experiencia con herramientas de orquestación (Control-M, Airflow o similares)
- Conocimientos del ecosistema Hadoop
- Interés o experiencia en tecnologías de IA aplicadas a la ingeniería de datos, el análisis o la automatización
- Experiencia con herramientas de desarrollo asistidas por IA o en la contribución a plataformas de datos impulsadas por IA
UBICACIÓN
:
Teletrabajo 100% Desde cualquier lugar de España.
SALARIO
:
En función de experiencia, máximo 40.000 euros bruto/año.
En esta GRAN ZONA de trabajo que es BIGZON valoramos
📌 Senior Backend Spark Developer (Madrid)
🏢 BIGZON
📍 Madrid
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