Remote Python & PySpark Big Data Engineer (Databricks)

Talento

Getafe

Presencial

EUR 42.000 - 62.000

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Hace 6 días
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Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Teletrabajo 100%
Flexible hours
Seguro médico privado
Formación continua

Descripción de la vacante

Hopla Software busca un/a Developer Python / PySpark / Databricks para formar parte del equipo de Datos. Buscamos autonomía técnica y buenas prácticas para soluciones eficientes en procesamiento de datos y arquitecturas Big Data.

Funciones principales: diseñar y mantener pipelines ETL/ELT distribuidos, desarrollar código Python para procesamiento a gran escala, optimizar cargas en Databricks y PySpark, y colaborar en un entorno ágil.

Formación

  • Experiencia en desarrollo de pipelines ETL/ELT eficientes sobre entornos distribuidos.
  • Código limpio y modular en Python para procesamiento de datos a gran escala.
  • Creación y optimización de cargas de trabajo en Databricks y PySpark, con uso eficiente de recursos.

Responsabilidades

  • Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT eficientes sobre entornos distribuidos.
  • Desarrollar código limpio y modular en Python enfocado en el procesamiento de datos a gran escala.
  • Crear y optimizar cargas de trabajo en Databricks y PySpark, garantizando el uso eficiente de recursos de máquina (RAM, clústeres y cómputo).
  • Dar soporte técnico a la integración de flujos de datos con modelos de Inteligencia Artificial (IA) y entornos analíticos.
  • Diagnosticar y resolver cuellos de botella de rendimiento y memoria en entornos de producción.
  • Colaborar en un equipo ágil asegurando la calidad y robustez de los pipelines.

Conocimientos

Python
PySpark
Databricks
ETL/ELT
Big Data

Herramientas

Databricks

Descripción del empleo

Hopla Software busca un/a Developer Python / PySpark / Databricks para formar parte del equipo de Datos. Buscamos autonomía técnica y buenas prácticas para soluciones eficientes en procesamiento de datos y arquitecturas Big Data.

Funciones principales: diseñar y mantener pipelines ETL/ELT distribuidos, desarrollar código Python para procesamiento a gran escala, optimizar cargas en Databricks y PySpark, y colaborar en un entorno ágil.

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