Data Engineer Databricks — Medallion Pipelines

Capgemini; Madrid; Híbrido; EUR 45.000 - 65.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Formación presencial

Formación online

Certificaciones

Modelo híbrido

Desarrollo profesional

Descripción de la vacante

Capgemini busca un Data Engineer Databricks para unirse al equipo de Data & AI en Madrid, participando en el diseño, desarrollo y optimización de soluciones de procesamiento y análisis de datos.

La persona trabajará en la construcción de pipelines escalables aplicando buenas prácticas de arquitectura y contribuirá al desarrollo de plataformas modernas basadas en Databricks. Se valoran conocimientos en Spark/PySpark y tecnología cloud.

Formación

• Experiencia con Databricks y SQL en proyectos de datos.
• Conocimientos de arquitectura Medallion y plataformas de datos modernas.
• Capacidad para diseñar y optimizar pipelines de datos escalables.
• Buen manejo de tecnologías cloud y entornos colaborativos.

Responsabilidades

• Desarrollo y mantenimiento de soluciones de datos en Databricks.
• Diseño e implementación de arquitecturas de datos basadas en Medallion.
• Optimización de transformaciones de datos y consultas SQL.
• Colaboración con equipos multidisciplinares para entregar soluciones escalables.
• Experiencia trabajando con Databricks y SQL.
• Conocimientos de arquitectura Medallion y entornos de datos.
• Nivel alto de inglés (oral y escrito).
• Habilidades de comunicación y análisis.

Conocimientos

Databricks

SQL

Medallion architecture

Spark

PySpark

Inglés alto

Herramientas

Databricks

Spark

PySpark

Descripción del empleo

Capgemini busca un Data Engineer Databricks para unirse al equipo de Data & AI en Madrid, participando en el diseño, desarrollo y optimización de soluciones de procesamiento y análisis de datos.

La persona trabajará en la construcción de pipelines escalables aplicando buenas prácticas de arquitectura y contribuirá al desarrollo de plataformas modernas basadas en Databricks. Se valoran conocimientos en Spark/PySpark y tecnología cloud.