Ingeniero/a Senior de Datos (Azure + Databricks), híbrido

Descripción

Resumen: Buscamos un/a Ingeniero/a Senior de Datos con amplia experiencia en Azure y Databricks para diseñar, construir y optimizar canalizaciones de datos escalables en proyectos estratégicos de datos y análisis. Aspectos destacados: 1. Oportunidad de trabajar en iniciativas de plataformas de datos a gran escala 2. Equipo internacional colaborativo 3. Estabilidad a largo plazo del proyecto Ingeniero/a Senior de Datos (Azure \+ Databricks) Ingeniero/a Senior de Datos (Azure \+ Databricks) Híbrido (Barcelona) **Empresa:** GlobalSysInfo Services SL **Ubicación:** Barcelona (Híbrido: 3 días presenciales, 2 días remotos) **Horario laboral:** Jornada completa (de lunes a viernes, 8 horas/día) **Requisito lingüístico:** Inglés a nivel experto **Experiencia requerida:** Mínimo 4 años Descripción del puesto Buscamos un/a Ingeniero/a Senior de Datos con sólida experiencia en servicios de datos de Azure y en Databricks para incorporarse a un proyecto estratégico de datos y análisis. El puesto implica diseñar, construir y optimizar canalizaciones de datos escalables, así como apoyar iniciativas de plataformas de datos modernas. Habilidades requeridas Azure Data Lake Storage Azure Data Factory Plataforma Databricks Apache Spark (optimización de trabajos y clústeres) Flujos de trabajo y trabajos de Databricks Delta Lake Arquitectura en capas (Medallion architecture) Modelado de datos Python y PySpark SQL avanzado Control de versiones y mejores prácticas de CI/CD Habilidades deseables Programación en Scala Otras plataformas en la nube (AWS o GCP) Desarrollo de ETL mediante APIs de terceros Tecnologías de transmisión de datos (Spark Streaming) Infraestructura como código (IaC) Marcos de gobernanza de datos Requisitos académicos Grado en Ciencias de la Computación, Matemáticas o disciplina técnica relacionada Modalidad de trabajo Configuración híbrida (se requiere residencia en el área de Barcelona) 3 días presenciales / 2 días remotos No se requiere desplazamiento No se requiere soporte fuera de horario Horario laboral habitual Lo que ofrecemos Oportunidad de trabajar en iniciativas de plataformas de datos a gran escala Entorno de trabajo híbrido Equipo internacional colaborativo Estabilidad a largo plazo del proyecto Azure Data Lake Storage, Data Factory, Databricks, Spark, Python, PySpark