En Hopla Software buscamos incorporar un/a Developer Python / PySpark / Databricks para formar parte de nuestro equipo de Datos. Buscamos un perfil con autonomía técnica, orientación a buenas prácticas y capacidad para aportar soluciones eficientes en el procesamiento de datos y arquitecturas Big Data.

¿Cuáles serán tus funciones? ?

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT eficientes sobre entornos distribuidos.
• Desarrollar código limpio y modular en Python enfocado en el procesamiento de datos a gran escala.
• Crear y optimizar cargas de trabajo en Databricks y PySpark, garantizando el uso eficiente de recursos de máquina (memoria RAM, clústeres y cómputo).
• Dar soporte técnico a la integración de flujos de datos con modelos de Inteligencia Artificial (IA) y entornos analíticos.
• Diagnosticar y resolver cuellos de botella de rendimiento y memoria en entornos de producción.
• Colaborar en un equipo ágil asegurando la calidad y robustez de los pipelines.

¿Qué ofrecemos? ?

• ? Contrato Indefinido
• ? Teletrabajo 100%




• ? Flexibilidad horaria y jornada intensiva los viernes
• ? Protegido médico privado
• ? Retribución flexible (transporte, restaurante, guardería)
• ? Programa de formación y certificación continua
• ? Eventos de empresa y ambiente de trabajo colaborativo

Requisitos

Requisitos mínimos

• Formación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, FP Superior o experiencia equivalente.
• Experiencia demostrable en desarrollo con Python y manejo avanzado de SQL.
• Experiencia sólida trabajando con PySpark (Spark Core / Spark SQL).
• Experiencia en Databricks, incluyendo gestión de clústeres, notebooks y optimización en Delta Lake.
• Experiencia imprescindible en proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning, participando en el desarrollo, integración, despliegue o industrialización de modelos de IA en entornos productivos.
• Experiencia integrando pipelines de datos con soluciones de IA Generativa, Machine Learning o a

📌 Developer Python (Madrid)
🏢 Hopla Software
📍 Madrid