Senior AWS Data Engineer — Python, Spark, Cloud Pipelines

Keepler Data Tech; Santa Cruz de Tenerife; Híbrido; EUR 39.000 - 54.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Teletrabajo

Presupuesto formacion 2.000 € anuales

Horario flexible

Seguro médico

Formación inglés

Ayuda transporte

Bonos

Descripción de la vacante

Keepler Data Tech, parte de Accenture, busca perfiles de ingeniería de datos para ampliar su equipo en proyectos cloud con AWS. Trabajarás en la construcción de plataformas de datos y en la ingesta y procesamiento de datos para transformar información en valor.

El candidato ideal tiene al menos 3 años de experiencia en ingeniería de datos, dominio de Spark/PySpark, Python, SQL y AWS, más experiencia en ingesta de datos, batch y streaming, y manejo de herramientas como Snowflake y DBT.

Formación

• 3 años de experiencia en proyectos de ingeniería de datos.
• Experiencia con Spark, PySpark, Spark SQL e imprescindible experiencia con PYTHON.
• Experiencia en AWS (S3, EMR serveless, GLUE y ATHENA, Lambdas, Redshift, Sagemaker, etc...).
• Experiencia en ingesta de datos y procesamiento Batch y/o Streaming (Real Time y Near Real Time).
• Orquestación de pipelines de datos.
• Experiencia con SQL.
• Manejo fluido de Git y Gitflow.
• Conocimiento/experiencia con Snowflake, DBT, IaC (CF o Terraform).
• Inglés nivel B2-C1.

Responsabilidades

• Construcción de plataformas de datos en la nube (AWS).
• Gestión de ingesta de datos y procesamiento batch/streaming.
• Orquestación de pipelines de datos y movilidad entre entornos cloud.

Conocimientos

Spark

PySpark

Spark SQL

Python

AWS

SQL

Git

Snowflake

DBT

IaC Cf/ Terraform

Ingesta de datos

Streaming

Orquestación de pipelines

Descripción del empleo

Keepler Data Tech, parte de Accenture, busca perfiles de ingeniería de datos para ampliar su equipo en proyectos cloud con AWS. Trabajarás en la construcción de plataformas de datos y en la ingesta y procesamiento de datos para transformar información en valor.

El candidato ideal tiene al menos 3 años de experiencia en ingeniería de datos, dominio de Spark/PySpark, Python, SQL y AWS, más experiencia en ingesta de datos, batch y streaming, y manejo de herramientas como Snowflake y DBT.