Formador/a Especialista en Big Data - IFCD105

Ironhack, Inc.; Bilbao; On-site; EUR 35,000 - 65,000; Part time

Job summary

Ironhack, en colaboración con programas de formación oficial, busca un/a Formador/a Especialista en Big Data (Freelance) para impartir el curso: Especialista en Big Data, con fechas desde el 3 de noviembre de 2026 al 11 de marzo de 2027, en Bilbao, presencial.

El objetivo es capacitar al alumnado en tratamiento y gestión de grandes volúmenes de datos usando herramientas como Spark (Scala), Power BI y Azure, con 167 horas presenciales.

Qualifications

• Títulos requeridos: Licenciatura/Ingeniería/Arquitectura o Grado equivalente; o Diplomatura/Ingeniería Técnica/Arquitecto Técnico o Grado equivalente.
• Experiencia docente en tecnología y herramientas del curso (mínimo 1 año). Si no hay experiencia técnica, se requieren 2 años en Big Data.
• Certificado de Profesionalidad de Docencia o acreditación equivalente (CAP o máster); si no, 300 horas de docencia en Informática/Comunicaciones mediante vida laboral.
• Conocimiento de herramientas del curso y capacidad de impartir sesiones y revisar contenidos.

Responsibilities

• Impartir sesiones del curso y revisar contenidos.
• Liderar el desarrollo del programa formativo y preparar materiales.
• Asegurar el cumplimiento de la normativa y estándares docentes.

Skills

Experiencia docente

Competencia docente

Education

Licenciatura, Ingeniería, Arquitectura o Grado equivalente

Diplomatura, Ingeniería Técnica, Arquitecto Técnico o Grado equivalente

Tools

Grafana/Prometheus

Spark (Scala)

PowerBI

Microsoft Azure

Job description

En Ironhack, en colaboración con programas de formación oficial, buscamos un/a Formador/a Especialista en Big Data (Freelance) para liderar el curso: Especialista en Big Data.

El objetivo es capacitar al alumnado en el desarrollo de tareas relacionadas con el tratamiento y gestión de enormes volúmenes de datos mediante software específico y arquitecturas distribuidas.

Buscamos un perfil experto bajo modalidad Freelance para un paquete formativo integral que incluye la impartición de las sesiones, así como la realización y revisión de contenidos.

# Fechas de impartición y horario:

• Desde el 3 de noviembre de 2026 hasta el 11 de marzo de 2027

• 3 días a la semana: martes, miércoles y jueves en formato presencial de 18:00h a 21:30h.

• Total: 167 horas presenciales.

• Se priorizarán candidatos residentes en Bilbao o alrededores (los gastos de desplazamiento/alojamiento corren por cuenta del formador).

# Requisitos:

Para cumplir con la normativa oficial:

1. Formación Académica: el candidato/a deberá poseer al menos uno de los siguientes títulos:

• Licenciatura, Ingeniería, Arquitectura o Grado equivalente.

• Diplomatura, Ingeniería Técnica, Arquitecto Técnico o Grado equivalente.

Además, deberá disponer de la experiencia profesional y competencia docente que a continuación se detalla:

2. Experiencia Profesional:

• Mínimo 1 año de experiencia docente en tecnología y herramientas del curso. -Puedes consultar las herramientas que utiliza este curso en el programa formativo.

• En caso de no poseer experiencia en tecnología y las herramientas del curso, se pedirán 2 años de experiencia laboral en el área de Big Data.

3. Competencia Docente:

• Disponer del Certificado de Profesionalidad de Docencia de la FPE o acreditación oficial equivalente, como el CAP o el máster de docencia.

• En caso de no poder acreditar la experiencia docente mediante el título anteriormente mencionado, deberán demostrarse al menos 300 horas de experiencia docente en formaciones de la familia profesional de Informática y Comunicaciones mediante la vida laboral o informes de ejecución de los centros de formación donde se haya impartido.

# Módulos y Contenidos a Impartir:

El programa cubre el ciclo completo del dato en entornos Big Data:

• Infraestructura y Seguridad: Redes, virtualización, criptografía y monitorización (Grafana/Prometheus).

• Bases de Datos Distribuidas: HDFS, Kafka, Zookeeper, MongoDB y Neo4j.

• Procesamiento: Framework Spark utilizando lenguaje Scala.

• Visualización: Diseño de Dashboards con PowerBI.

• Proyecto Final: Caso práctico integral sobre Microsoft Azure.