En Vermont Solutions buscamos un/a Big Data Developer que quiera afrontar nuevos retos tecnológicos y contribuir al desarrollo de soluciones de datos para el área de Market Risk en un entorno ágil y cooperativo.

?️ ¿Cuáles serán tus responsabilidades?

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datalake utilizando Spark, Scala y SQL.
• Orquestar procesos batch y sus dependencias con Control-M y Airflow.
• Implementar procesos de ingesta, transformación, validación y publicación de datos para casos de uso de Market Risk.
• Optimizar el rendimiento, la fiabilidad y la escalabilidad de los procesos basados en Spark.
• Analizar brechas técnicas y funcionales, proponer soluciones y contribuir a la planificación de entregas.
• Dar soporte a incidencias en producción, realizar análisis de causa raíz y mejorar continuamente los procesos operativos.
• Colaborar con equipos ágiles, funcionales y de soporte a producción para aportar valor al negocio.

✅ ¿Qué buscamos?

• Al menos 2 años de experiencia en Big Data, datalake o plataformas de datos en la nube.




• Experiencia práctica sólida con Spark, Scala y SQL para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
• Conocimientos de arquitectura datalake, controles de calidad, trazabilidad (data lineage) y pipelines de datos preparados para producción.
• Excelentes habilidades de comunicación y trabajo en equipo, capacidad de adaptación y orientación a la productividad.
• Inglés C1.

⭐ ¿Qué conocimientos se valorarán?

• Herramientas de orquestación y planificación de procesos, especialmente Control-M y Airflow.
• Experiencia con Databricks, Azure, YARN o servicios de computación de AWS.
• Prácticas de CI/CD e ingeniería del software con GitHub, Jenkins y Sonar.
• Familiaridad con procesos de producción bancaria, monitorización operativa y herramientas de gestión de incidencias como ServiceNow.
• Conocimientos básicos de Market Risk, incluyendo P&L;, valoraciones, métricas y flujos de datos para reporting regulatorio.

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📌 Big Data Developer (Madrid)
🏢 Vermont Solutions
📍 Madrid