Remote Data Engineer — Azure, Spark & Pipelines Expert

Quantori; Sevilla; Presencial; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Remote work

Flexible hours

Professional development

Competitive compensation

Descripción de la vacante

Quantori busca un Data Engineer para un proyecto Life Science en Sevilla, enfocado en construir pipelines de datos y aprovechar tecnologías en la nube. El equipo opera en CET y ofrece trabajo totalmente remoto, horarios flexibles y oportunidades de desarrollo profesional.

Se valorará experiencia en Spark, Databricks, Azure, SQL y en data lakes/warehouses, así como diseño de estructuras de datos y ETL. La posición exige al menos 5 años en ingeniería de datos y capacidad para trabajar en un

Formación

• 5+ años de experiencia relevante en ingeniería de datos.
• Experiencia en Spark.
• Experiencia en Databricks.
• Experiencia trabajando con Azure Cloud.
• Sólidas habilidades en SQL.
• Experiencia construyendo data lakes, data warehouses y soluciones ETL.
• Comprensión de estructuras de datos, modelado y arquitectura de software.
• Habilidades analíticas y de resolución de problemas.

Responsabilidades

• Organización y análisis de datos estructurados, semi-estructurados, no estructurados e incluso imágenes.
• Construcción de sistemas y pipelines de datos.
• Preparar datos para modelización prescriptiva y predictiva.
• Diseñar pipelines end-to-end dentro de una arquitectura big data híbrida con Azure, Databricks, Spark, Python, SQL, etc.
• Aprovechar servicios de Azure Cloud para construir pipelines y supervisión.

Conocimientos

Spark

Databricks

Azure

SQL

ETL

Python

Data pipelines

Herramientas

Data lakes

Data warehouses

Descripción del empleo

Quantori busca un Data Engineer para un proyecto Life Science en Sevilla, enfocado en construir pipelines de datos y aprovechar tecnologías en la nube. El equipo opera en CET y ofrece trabajo totalmente remoto, horarios flexibles y oportunidades de desarrollo profesional.

Se valorará experiencia en Spark, Databricks, Azure, SQL y en data lakes/warehouses, así como diseño de estructuras de datos y ETL. La posición exige al menos 5 años en ingeniería de datos y capacidad para trabajar en un