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 optimizado 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
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 analítica avanzada.
Conocimiento práctico de librerías y frameworks de IA como scikit-learn, Tensor Flow, PyTorch, Lang Chain, MLflow o similares.
Capacidad para trabajar de forma autónoma, identificar problemas de rendimiento y proponer soluciones escalables en entornos Big Data.
Requisitos deseables
Experiencia con proveedores Cloud (AWS, Azure o GCP).
Uso habitual de Git y entornos CI/CD.
Conocimientos de Airflow u otras herramientas de orquestación de datos.
Experiencia con LLMs, RAG, agentes IA, MLOps o plataformas de IA generativa.