Data Engineer (Spark, Scala, Java, Azure Databricks)

Experiencia: Mínimo 2 años

• Al menos 2 años de experiencia en roles similares.
• Experiencia demostrable con Java, Spark, Scala y SQL (más de 2 años).
• Experiencia con Azure Databricks y Apache Airflow.
• Experiencia en el uso de herramientas basadas en IA para mejorar la productividad en el desarrollo.
• Integración continua (Git, GitHub Actions).
• Computación en la nube: Azure y AWS.
• Experiencia con AWS EMR.
• Conocimientos básicos de ciberseguridad y calidad (Fortify, Sonar, Raptor, etc.).
• Nivel mínimo de inglés: B2.

Amazon EMR Avanzado Obligatorio

MySQL Avanzado Obligatorio

Microsoft Azure Avanzado Obligatorio

Apache Spark Avanzado Obligatorio

• Contrato indefinido.
• Salario competitivo, acorde a la experiencia y conocimientos aportados.
• Oportunidades de desarrollo profesional y formación continua.
• Participación en proyectos de alto impacto tecnológico.
• Entorno de trabajo colaborativo e innovador.
• Flexibilidad horaria y modalidad de trabajo a definir.

Si eres un profesional apasionado por la tecnología, con una mentalidad orientada a la solución y buscas un entorno donde puedas crecer y aportar valor, ¡te invitamos a unirte a nuestro equipo en Metrica España!

SBA: 35.000€

Buscamos incorporar un/a Data Engineer para participar en el diseño, desarrollo, integración y soporte de soluciones de datos en un entorno tecnológico internacional.

La persona seleccionada trabajará con tecnologías de procesamiento distribuido y cloud, principalmente Apache Spark, Scala, Java, Azure Databricks, AWS EMR y Apache Airflow, colaborando con distintos equipos para asegurar la calidad, integración y operación de los pipelines de datos.

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de data lake utilizando Spark, Scala y SQL.
• Orquestar flujos de trabajo por lotes y dependencias con Control-M y Airflow.
• Implementar procesos de ingesta, transformación, validación y publicación de datos para casos de uso de riesgo de mercado.
• Optimizar el rendimiento, la fiabilidad y la escalabilidad de las cargas de trabajo basadas en Spark.
• Analizar deficiencias técnicas y funcionales, proponer soluciones y apoyar la planificación de la entrega.
• Brindar soporte en incidentes de producción, análisis de causa raíz y mejora continua de los procesos operativos.
• Colaborar con equipos ágiles, equipos funcionales y equipos de soporte de producción para generar valor para el negocio.

Modalidad: 100% Remoto

Data Ingestion & Transformation Avanzado Opcional

Reporting regulatorio Avanzado Opcional