En Second Window ampliable nuestro equipo técnico e incorporamos un/a Data Engineer / Desarrollador/a de Datos especializado/a en Python y Databricks con al menos 3 años de experiencia. Buscamos un perfil de Ingeniero/a de ETL y Big Data para liderar el diseño de soluciones de procesamiento, tratamiento y explotación de datos a gran escala en proyectos de transformación digital.
Requisitos del Puesto:
Python: Nivel Avanzado (Mínimo 3 años como Python Data Developer o similar).
Databricks: Mínimo 3 años de experiencia como Big Data Engineer en entornos de procesamiento analítico.
PL/SQL & Oracle Exadata: Nivel Avanzado en optimización de consultas y gestión de bases de datos relacionales.
Bases de Datos No Relacionales: Experiencia como Data Architect / Data Pipeline Engineer trabajando con almacenamiento sobre Amazon S3.
Planificación & Orquestación: Manejo de Control-M para la automatización de flujos de carga y procesos batch.
Inteligencia Artificial Aplicada: Conocimientos aplicados al tratamiento, enriquecimiento y explotación de datos dentro de entornos de Data Science.
ETL & Data Integration: Experiencia sólida como Ingeniero/a de Procesamiento de Datos en el diseño de arquitecturas de consolidación e integración de grandes volúmenes de información.
Reporting & Analytics: Capacidad para la generación de indicadores clave (KPIs) y modelado para analítica de negocio.
Requisitos Deseables:
Angular: Nivel intermedio (muy valorable para Full-Stack Data Solutions o dashboards visuales).
¿Qué te ofrecemos en Second Window?
¿ Estabilidad Real: Contrato indefinido desde el primer día.
Flexibilidad Total: 100% teletrabajo para garantizar tu conciliación.
Rango Salarial: Entre 30.000 € y 34.000 € brutos/año
Bienestar Integral: Seguro médico privado y seguro de vida cubiertos al 100% por la empresa.
Retribución Adaptable: Tarjeta Restaurante, Guardería y Tarjeta Transporte.
Tu Tiempo importa: 23 días de vacaciones anuales + el día de tu cumpleaños libre.
Crecimiento a tu M
📌 Desarrollador/a Python (Madrid)
🏢 Second Window
📍 Madrid
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