Somos una compañía líder en transformación digital, en constante evolución y a la vanguardia de la tecnología. Nacimos para provocar un cambio real a través de la innovación y el desarrollo sostenible, con la misión de aportar valor a los clientes e impulsar nuestro talento. Un equipo responsable, flexible y con alta capacidad de adaptación a las necesidades de nuestros clientes y del mercado, a la vez que proporciona valor, visión, creatividad, expertise, profesionalidad y pasión por la tecnología en cada proyecto.

Los valores que marcan nuestro rumbo y nos guían hacia la excelencia son la colaboración, la innovación, el compromiso, la diversión y la confianza. ¿Más de 5 años de experiencia práctica en entornos de Data Engineering y Big Data. Amplia experiencia en Databricks y Apache Spark (PySpark).

Experiencia en el diseño e implementación de soluciones de datos sobre Microsoft Azure. Sólidos conocimientos de SQL y Python, aplicando principios de código limpio y programación orientada a objetos.

Experiencia trabajando con tecnologías de streaming como Azure Event Hubs y Kafka. Conocimiento sólido de modelado dimensional y principios de diseño de Data Warehouse.

Experiencia en la construcción de plataformas de datos cloud-native escalables, fiables y mantenibles. Excelentes habilidades de comunicación y gestión de stakeholders, con capacidad para influir y guiar equipos sin tener responsabilidad directa sobre la entrega de proyectos. Inglés avanzado. ¿Diseñar y desarrollar arquitecturas de datos escalables basadas en la nube, con un fuerte enfoque en el rendimiento, la seguridad, la fiabilidad y la optimización de costes.

Liderar la implantación de buenas prácticas de ingeniería de datos utilizando Databricks,



Apache Spark y tecnologías modernas de plataformas de datos. Desarrollar frameworks reutilizables de ingesta de datos y patrones de referencia para integrar información procedente de aplicaciones corporativas, APIs, plataformas de streaming y fuentes de datos externas. Construir, mantener y optimizar pipelines de datos, servicios de plataforma e implementaciones de referencia dentro del ecosistema de datos.

Proporcionar orientación técnica y mentorizar a los equipos del portfolio en procesos ETL/ELT, estándares de ingeniería de datos y capacidades de la plataforma. Implantar prácticas de gobierno del dato, catalogación de datos y monitorización de la calidad de los datos para garantizar conjuntos de datos fiables y correctamente documentados. Colaborar estrechamente con Arquitectos de Datos, Científicos de Datos, Analistas y áreas de negocio para transformar los requisitos empresariales en soluciones técnicas escalables.

Contribuir a la mejora continua de las capacidades de la plataforma de datos, los estándares de desarrollo y las prácticas de excelencia operativa.

Experiencia con la arquitectura Databricks Lakehouse.

Experiencia con Delta Lake, Unity Catalog y Databricks Workflows.

Experiencia en la implantación de prácticas de Data Governance y DataOps.

Databricks Certified Data Engineer

Associate.

Databricks Certified Data Engineer

Professional.

Contrato Indefinido ~ Remoto. ~ Formación interna y acceso a certificaciones. Plan de retribución flexible (seguro médico, transporte, tickets guardería, tickets restaurante) ~ Recomienda a tus amigos y llévate un extra! ~¡26 días de descanso (22 días vacaciones, 2 días de libre disposición y 24 y 31 diciembre festivos por defecto) ~ Horario: 8.30 a 18h ( adaptable) L-J y V 8 a 15h e Intensiva de Verano Julio y Agosto de 8 a 15h

📌 Data Engineer/senior Data Engineer - Hybrid - Up to (Madrid)
🏢 knowmad Mood
📍 Madrid