Senior Data Engineer, Databricks

🕒 vor 1 Monat

🇪🇸 Spanien – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 20%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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knowmad mood

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 1994

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

Consulting • Healthcare • Logistics

knowmad mood ist ein multinationales Unternehmen für digitale Transformation und Technologiedienstleistungen, das Talent, Technologie und Geschäftsexpertise kombiniert, um Organisationen bei der Modernisierung und Innovation zu unterstützen. Es bietet ein breites Dienstleistungsportfolio, einschließlich Kanäle & Handel, UX/UI, Mobile, Plattformen, Daten & Analytik, Cloud und Infrastruktur (einschließlich AWS), KI und aufkommende Technologien (Blockchain, IoT), Atlassian/IT-Governance, DevOps, QA & Testing, Sicherheit und Lösungsarchitektur. knowmad mood betreut Unternehmenskunden in Branchen wie Banken, Telekommunikation, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Energie, Automobil und Logistik und konzentriert sich auf die Lieferung nachhaltiger, skalierbarer digitaler Lösungen und Beratung für B2B-Kunden.

Beschreibung

• Diseñar y desarrollar arquitecturas de datos escalables basadas en la nube, enfocadas en rendimiento, seguridad, fiabilidad y optimización de costes • Liderar la implantación de buenas prácticas de ingeniería de datos con Databricks, Apache Spark y tecnologías modernas de plataformas de datos • Desarrollar frameworks reutilizables de ingesta y patrones de referencia para integrar aplicaciones corporativas, APIs, plataformas de streaming y fuentes externas • Construir, mantener y optimizar pipelines de datos, servicios de plataforma e implementaciones de referencia • Proporcionar orientación técnica y mentorizar equipos en procesos ETL/ELT, estándares de ingeniería de datos y capacidades de plataforma • Implantar gobierno del dato, catalogación y monitorización de calidad para garantizar conjuntos de datos fiables y documentados • Colaborar con Arquitectos de Datos, Científicos de Datos, Analistas y áreas de negocio para transformar requisitos en soluciones técnicas escalables • Contribuir a la mejora continua de la plataforma de datos, estándares de desarrollo y excelencia operativa

🎯 Anforderungen

• 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 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 con Azure Event Hubs y Kafka • Conocimiento sólido de modelado dimensional y principios de diseño de Data Warehouse • Experiencia construyendo plataformas de datos cloud-native escalables, fiables y mantenibles • Excelentes habilidades de comunicación y gestión de stakeholders • Capacidad para influir y guiar equipos sin responsabilidad directa sobre la entrega de proyectos • Perfil proactivo, orientado a soluciones y a la mejora continua • Inglés avanzado • Se valorará experiencia con arquitectura Databricks Lakehouse, Delta Lake, Unity Catalog, Databricks Workflows, Data Governance y DataOps • Se valorarán certificaciones Databricks, como Databricks Certified Data Engineer Associate o Professional

🏖️ Vorteile

• Contrato indefinido • Trabajo remoto • Formación interna y acceso a certificaciones • Plan de retribución flexible: seguro médico, transporte, tickets guardería y tickets restaurante • Plan amigo con compensación económica por recomendaciones • Eventos, meetups, techdays y charlas • 26 días de descanso: 22 días de vacaciones, 2 días de libre disposición y 24 y 31 de diciembre festivos por defecto • Horario flexible: 8:30–18:00 de lunes a jueves y viernes de 8:00–15:00 • Jornada intensiva de verano en julio y agosto, de 8:00–15:00

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