Data Engineer: AWS, Python & Databricks | Hybrid

Oxigent Technologies; Barcelona; Hybrid; EUR 42,000 - 70,000; Full time

Benefits offered by this job

Cheque de Formación anual

Retribución flexible

App de bienestar

Eventos y afterworks

Job summary

Oxigent Technologies busca un Data Engineer para unirse al equipo de Data Maintenance. Serás responsable de desarrollar, mantener y optimizar flujos de datos críticos, trabajando con Python, SQL y entornos AWS y Databricks.

Trabajarás en un modelo híbrido (1 día presencial) con colaboración entre Producto y Data Science, creando pipelines, ETL, microservicios y APIs REST, y participando en prácticas DataOps y CI/CD.

Qualifications

• Más de 4 años de experiencia en desarrollo con SQL y Python.
• Experiencia en AWS Cloud y servicios orientados a Big Data.
• Desarrollo de procesos ETL y gestión de grandes volúmenes de datos.
• Dominio de Databricks y manipulación de ficheros y estructuras de datos.
• Conocimientos de DataOps/CI/CD y prácticas de DevOps aplicadas a datos.
• Buenas habilidades de comunicación y trabajo en equipo.

Responsibilities

• Desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos con Python y SQL.
• Implementación y diseño de procesos ETL con herramientas de integración de datos.
• Modelado y optimización de bases de datos relacionales y no relacionales.
• Gestión de soluciones en AWS Cloud y Databricks.
• Automatización de flujos con Airflow y orquestación de contenedores (Docker, Kubernetes).
• Desarrollo de microservicios y API REST para la integración de datos.
• Colaboración con Product y Data Science para maximizar el valor del dato.

Skills

Python

SQL

Big Data

ETL

OOP en Python

Tools

AWS Cloud

Databricks

Airflow

Docker

Kubernetes

Job description

Oxigent Technologies busca un Data Engineer para unirse al equipo de Data Maintenance. Serás responsable de desarrollar, mantener y optimizar flujos de datos críticos, trabajando con Python, SQL y entornos AWS y Databricks.

Trabajarás en un modelo híbrido (1 día presencial) con colaboración entre Producto y Data Science, creando pipelines, ETL, microservicios y APIs REST, y participando en prácticas DataOps y CI/CD.