Elegir Capgemini es elegir la posibilidad de dar forma a tu carrera competente como desees. Recibirás el apoyo y la inspiración de una comunidad colaborativa de todo el mundo y podrás reinventar lo que es posible. Únete a nuestro equipo y ayuda a las principales organizaciones del mundo a descubrir el valor de la tecnología y a construir un mundo más sostenible e inclusivo.

Tenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo ¿Te apetece sumarte? Tendrás oportunidad de reorientar tu perfil dentro de cualquier área del dato que desees y realizar un interesante camino profesional y formativo.

¿Cuál será tu rol?

Buscamos un/a Data Engineer Databricks para incorporarse a un equipo de datos y participar en el diseño, desarrollo y optimización de soluciones de procesamiento y análisis de datos. La persona seleccionada trabajará en la construcción de pipelines de datos escalables, aplicando buenas prácticas de arquitectura y contribuyendo al desarrollo de plataformas modernas basadas en Databricks.

Funciones principales:




- Desarrollo y mantenimiento de soluciones de datos en Databricks.
- Diseño e implementación de arquitecturas de datos basadas en el modelo Medallion.
- Optimización de procesos de transformación de datos y consultas SQL.
- Colaboración con equipos multidisciplinares para la entrega de soluciones de datos escalables.
- Brindar apoyo a la comunidad interna de Databricks mediante programas de certificación, intercambio de conocimientos, orientación técnica y desarrollo de capacidades en Databricks.
- Asesoramiento en cuestiones relacionadas con Databricks a equipos internos.

Tu perfil:
Requisitos
- Experiencia sólida con: Azure Synapse, Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, Spark, Python, SQL, MongoDB, metadata-driven frameworks, Azure AI / AI agents.
- Nivel avanzado en proyectos empresariales con Databricks.
- Aportar certificaciones en Databricks y tener intención de seguir ampliando el camino formativo
- Experiencia o c

📌 Data Engineer Databricks (Madrid)
🏢 Capgemini
📍 Madrid