Funciones
En Aubay estamos buscando un/a Data engineer para participar en el soporte, mantenimiento, y evolución técnica de una plataforma DataHub.
Provincia : Madrid
Nº Vacantes (puestos) : 1
Entre sus principales responsabilidades estarán:
- Dar soporte a producción y realizar el mantenimiento del DataHub, resolviendo incidencias, anomalías y problemas relacionados con los datos, garantizando la estabilidad y disponibilidad de los procesos.
- Modificar y optimizar el código existente según las necesidades de negocio, buscando mejorar su rendimiento y mantenibilidad.
- Garantizar el rendimiento y la seguridad de la infraestructura de datos siguiendo buenas prácticas de Data Engineering.
- Realizar modelado de datos y desarrollar pipelines eficientes y escalables para la ingesta, transformación y enriquecimiento de grandes volúmenes de datos con reglas de negocio complejas.
- Diseñar e implementar pipelines de procesamiento utilizando principalmente Scala, Spark, Hadoop y almacenamiento de objetos cloud (COS/S3).
- Integrar datos procedentes de múltiples fuentes y formatos en la capa Raw del DataHub.
- Implementar procesos de transformación y controles de calidad que garanticen la consistencia y precisión de los datos.
- Configurar pipelines de CI/CD para automatizar despliegues, testing y gestión del desarrollo.
- Desarrollar y ejecutar pruebas unitarias y de validación para garantizar la calidad e integridad del código.
- Implementar procesos de orquestación y scheduling mediante Apache Airflow para automatizar la ejecución de pipelines.
- Participar en la migración de la infraestructura Hadoop hacia una arquitectura cloud basada en Kubernetes, almacenamiento de objetos (COS), Spark as a Service y Airflow as a Service.
- Elaborar documentación técnica y operativa para garantizar la transferencia y conservación del conocimiento.
Requisitos
Requisitos técnicos obligatorios:
- Experiencia con Scala y Spark
- SQL y bases de datos estructuradas
- Hadoop y HDFS
- Apach
📌 DATA ENGINEER SPARK Y SCALA (Madrid)
🏢 Aubay Spain
📍 Madrid
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