Ingeniero de Datos Sénior (Databricks)

• 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.

• Perfil proactivo, orientado a soluciones y con foco en la mejora continua.

• Inglés avanzado.

Sera valorable:

• 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.

• Contar con una o varias certificaciones de Databricks, tales como:

• Databricks Certified Data Engineer Associate.

• Databricks Certified Data Engineer Professional.

• 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.

✅Remoto.