Madrid
- Data Engineer
Job DescriptionCapgemini Engineering, líder mundial en servicios de ingeniería, reúne a equipos de ingenieros/as, científicos/as y desarrolladores/as para ayudar a las compañías más innovadoras a liberar su potencial y construir un futuro mejor. Únete al equipo y continúa tu carrera en una compañía con oportunidades reales de crecimiento, donde puedes marcar la diferencia y donde ningún día es igual al anterior.

Estamos buscando un/a Data Engineer para incorporarse a un proyecto híbrido, centrado en la construcción y optimización de data pipelines, procesos ETL/ELT y arquitecturas de datos a gran escala.

Funciones principales
- Diseñar y desarrollar pipelines de datos escalables utilizando PySpark, Spark o frameworks similares.
- Construir y mantener procesos ETL/ELT en arquitecturas cloud y on‑premise.
- Implementar modelos de datos, esquemas y procesos de ingesta eficientes.
- Trabajar con arquitecturas Lambda / Streaming / Batch según necesidades del proyecto.
- Integrar componentes de datos con APIs, motores de almacenamiento y herramientas de orquestación.




- Colaborar con equipos de Data Science y Analytics para habilitar datasets limpios y preparados para modelos.
- Documentar flujos, garantizar calidad de datos y aplicar buenas prácticas de ingeniería.

Requisitos necesarios
- Formación universitaria en Ingeniería, Matemáticas, Informática o áreas relacionadas.
- Experiência en desarrollo de pipelines con Python y PySpark.
- Conocimientos sólidos en SQL, modelado de datos, estructuras y optimización de consultas.
- Experiência en frameworks ETL, data ingestion o transformación.
- Experiência usando Git y metodologías ágiles.
- Inglés nível B2 o superior.

Se valorará
- Experiência en arquitecturas cloud (AWS, Azure, GCP).
- Conocimientos en Databricks, Spark Streaming o Delta Lake.
- Uso de herramientas de orquestación (Airflow, Azure Data Factory, Luigi).
- Familiaridad con contenedores (Docker) y CI/CD.
- Conocimientos básicos de NL

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 Capgemini
📍 Madrid