Python & PySpark Data Engineer — Databricks, Remote

talento-io; Alcorcón; A distancia; EUR 40.000 - 66.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Teletrabajo 100%

Contrato Indefinido

Flexibilidad horaria

Seguro médico privado

Retribución flexible

Formación continua

Eventos/ambiente colaborativo

Descripción de la vacante

Hopla Software busca incorporar un/a Developer Python / PySpark / Databricks para formar parte de nuestro equipo de Datos. Perfil con autonomía técnica y orientación a buenas prácticas, capaz de aportar soluciones eficientes en procesamiento de datos y arquitecturas Big Data.

Tus funciones incluyen diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT en entornos distribuidos, escribir código limpio en Python y optimizar cargas con Databricks y PySpark, garantizando un uso eficiente de recursos.

Formación

• Experiencia en diseño y desarrollo de pipelines ETL/ELT.
• Experiencia en procesamiento de datos a gran escala.
• Fuerte énfasis en buenas prácticas de código y rendimiento.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT en entornos distribuidos.
• Desarrollar código Python limpio y modular para procesamiento de datos.
• Crear y optimizar cargas con Databricks y PySpark.
• Dar soporte a la integración con modelos de IA y entornos analíticos.
• Diagnosticar cuellos de botella de rendimiento y memoria en producción.
• Colaborar en un equipo ágil para garantizar calidad de pipelines.

Conocimientos

Python

PySpark

Databricks

ETL/ELT

Big Data

AI integration

Distributed environments

Agile teamwork

Herramientas

Databricks

Descripción del empleo

Hopla Software busca incorporar un/a Developer Python / PySpark / Databricks para formar parte de nuestro equipo de Datos. Perfil con autonomía técnica y orientación a buenas prácticas, capaz de aportar soluciones eficientes en procesamiento de datos y arquitecturas Big Data.

Tus funciones incluyen diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT en entornos distribuidos, escribir código limpio en Python y optimizar cargas con Databricks y PySpark, garantizando un uso eficiente de recursos.