Data Engineer (Databricks)

Capitole; O Chazo; Presencial; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Capitole busca un/a Data Engineer Senior para diseñar y operar la plataforma de datos que alimenta un pricing dinámico e inteligencia de negocio en entornos retail de alto volumen.

La persona seleccionada será referente técnico de la arquitectura de datos: ingesta de fuentes operacionales y exposición de datos para ML y BI, con foco en Databricks, Delta Lake y gobernanza de datos.

Formación

• 5+ años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos.
• Databricks: experiencia sólida con Databricks como plataforma principal; Delta Lake, Databricks Workflows, Unity Catalog.
• Arquitectura Medallion: diseño e implementación de Bronze/Silver/Gold con criterios de granularidad y SLA.
• Modelado de datos: dominio de modelado dimensional (Kimball) y esquemas estrella/copo de nieve.
• PySpark y SQL avanzado (window functions, CTEs, optimización de queries).
• Azure Data Factory: conocimiento funcional para orquestación y movimiento de datos.
• Experiencia con patrones de ingesta incremental: CDC, watermark, Delta Merge / upsert.

Responsabilidades

• Arquitectura y plataforma de datos: diseño y evolución Medallion sobre Databricks/Delta Lake.
• Modelado de datos: esquemas estrella/copo de nieve para pricing, forecasting y personalización.
• Pipelines e ingesta: inyección desde ERP, POS, APIs y feeds de retail; orquestación con ADF.
• Operación y fiabilidad: monitorización de jobs, optimización de costes y gestión de incidencias.
• Colaboración con ML y analítica: desarrollo de feature stores y métricas en capa Gold.
• Colaboración con negocio: definición de métricas y gobernanza de datos.

Conocimientos

Databricks

Delta Lake

Unity Catalog

Structured Streaming

PySpark

SQL avanzado

Azure Data Factory

Delta Merge

CDC

Modelado dimensional

DataOps

Git

KPI/ML collaboration

Herramientas

dbt

Purview

Alation

Kafka

Event Hubs

Unity Catalog

Descripción del empleo

Buscamos un/a Data Engineer Senior para diseñar y operar la plataforma de datos que alimenta un sistema de pricing dinámico e inteligencia de negocio en entornos retail de alto volumen. La persona seleccionada será el referente técnico de la arquitectura de datos: desde la ingesta de fuentes operacionales (ERP, POS, e-commerce, footfall) hasta la exposición de datos listos para consumo por modelos de ML y herramientas de BI.

El rol requiere dominio profundo de Databricks como plataforma central y sólido conocimiento de la arquitectura Medallion (Bronze / Silver / Gold), así como experiencia en modelado de datos dimensional y capacidad para trabajar con Azure Data Factory como orquestador de pipelines — aunque la mayor parte del trabajo de transformación residirá en Databricks.

2. Responsabilidades principales

Arquitectura y plataforma de datos

• Diseño y evolución de la arquitectura Medallion (Bronze → Silver → Gold) sobre Databricks / Delta Lake.
• Definición de estándares de ingesta, particionado, compactación y versionado de tablas Delta.
• Gobierno de la plataforma: Unity Catalog, gestión de permisos, linaje de datos y calidad (Great Expectations o similar).
• Evaluación y decisión de patrones de procesamiento: batch, micro-batch (Structured Streaming) y near real-time según el caso de uso.

Modelado de datos

• Diseño de modelos dimensionales (esquemas estrella y copo de nieve) orientados a casos de uso de pricing, forecasting y personalización.
• Definición de tablas de hechos y dimensiones: transacciones POS, catálogo de productos, maestro de tiendas, calendario promocional.
• Colaboración con el equipo de ML para diseñar y mantener el feature store sobre la capa Gold.
• Documentación del modelo de datos en un catálogo semántico accesible para usuarios de negocio y analítica.

Pipelines e ingesta

• Construcción de pipelines de ingesta desde fuentes heterogéneas: ERP (SAP u otros), POS, APIs de e-commerce, feeds de Retail Media, NPS.
• Uso de Azure Data Factory para orquestación de movimientos de datos entre sistemas origen y el lakehouse — con preferencia por mantener la lógica de transformación en Databricks (PySpark / SQL).
• Implementación de patrones de ingesta incremental (CDC, watermark, upsert con Delta Merge) para minimizar latencia y coste.
• Testing de pipelines: validaciones de schema, checks de completitud y pruebas de regresión sobre datos.

Operación y fiabilidad

• Monitorización de jobs en Databricks Workflows: alertas, reintentos y gestión de dependencias.
• Optimización de costes de cómputo: sizing de clusters, uso de Photon, Auto Loader y optimizaciones de Delta (OPTIMIZE / ZORDER).
• Soporte a incidencias de datos en producción (on-call rotatorio con el equipo).

Colaboración

• Trabajo estrecho con Data Scientists para garantizar que el feature store cubra los requisitos de los modelos de pricing y recomendación.
• Acompañamiento a analistas de negocio en la definición de métricas y KPIs sobre la capa Gold.
• Participación en code reviews, definición de convenciones de nombrado y estándares de calidad del equipo.

3. Requisitos

Imprescindibles

• 5+ años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos.
• Databricks: experiencia sólida con Databricks como plataforma principal; Delta Lake, Databricks Workflows, Unity Catalog.
• Arquitectura Medallion: diseño e implementación de capas Bronze / Silver / Gold con criterios claros de granularidad, particionado y SLA por capa.
• Modelado de datos: dominio de modelado dimensional (Kimball); diseño de esquemas estrella y copo de nieve; definición de claves surrogadas, SCDs y tablas de hechos.
• Llenguajes: PySpark y SQL avanzado (window functions, CTEs, optimización de queries).
• Azure Data Factory: conocimiento funcional para orquestación y movimiento de datos; no es necesario dominio profundo.
• Experiencia con patrones de ingesta incremental: CDC, watermark, Delta Merge / upsert.
• Familiaridad con control de versiones (Git) y prácticas de DataOps básicas.

Valorables

• Experiencia en retail, travel retail o sectores con datos transaccionales de alto volumen.
• Conocimiento de herramientas de calidad de datos: Great Expectations, Soda o similar.
• Experiencia con dbt (data build tool) para transformaciones SQL sobre la capa Silver/Gold.
• Familiaridad con eventos en streaming: Kafka, Event Hubs o Databricks Structured Streaming.
• Conocimiento de herramientas de catálogo y linaje: Purview, Alation o Unity Catalog avanzado.
• Experiencia colaborando con equipos de ML en el diseño de feature stores (Feast, Tecton o solución custom).