Senior Data Engineer: AWS, Spark & Data Lake

Jobtailor; Alicante; Presencial; EUR 55.000 - 75.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Jobtailor busca un/a Ingeniero/a de datos Senior para evolucionar y mantener su Data Lake en la nube, asegurando rendimiento y escalabilidad. Trabajará con pipelines batch y streaming en entornos AWS, diseñando soluciones robustas y eficientes.

El candidato ideal tiene experiencia en Spark, Python, SQL y Kafka, conocimiento de Iceberg o Delta Lake, y capacidad para resolver incidencias, colaborar en arquitectura de datos y comunicar de forma clara en entornos técnicos.

Formación

• Experiencia mínima de 5 años en proyectos Big Data y plataformas de datos.
• Experiencia sólida en SQL, AWS, Spark y Python.
• Conocimiento y experiencia trabajando con Kafka.
• Experiencia en arquitecturas Data Lake.
• Experiencia con Iceberg o Delta Lake.
• Capacidad para optimizar procesos de datos orientados al rendimiento y la escalabilidad.
• Proactividad y capacidad de resolución de problemas.
• Capacidad de trabajo en equipo.
• Capacidad de comunicación clara en entornos técnicos.
• Atención al detalle y enfoque en la calidad.
• Organización y gestión eficiente del tiempo.

Responsabilidades

• Participar en la evolución y mantenimiento del framework corporativo de Data Lake, garantizando su estabilidad, escalabilidad y rendimiento
• Diseñar, desarrollar y optimizar pipelines de datos batch y streaming sobre entornos AWS
• Implementar soluciones de procesamiento distribuido utilizando Spark y Python
• Integrar y explotar flujos de datos en tiempo real mediante Kafka
• Colaborar en la definición y mejora de la arquitectura de datos
• Monitorizar, analizar y resolver incidencias relacionadas con los procesos de ingesta y transformación de datos

Conocimientos

Big Data Projects

AWS

Spark

Python

Kafka

Herramientas

Iceberg

Delta Lake

Descripción del empleo

Jobtailor busca un/a Ingeniero/a de datos Senior para evolucionar y mantener su Data Lake en la nube, asegurando rendimiento y escalabilidad. Trabajará con pipelines batch y streaming en entornos AWS, diseñando soluciones robustas y eficientes.

El candidato ideal tiene experiencia en Spark, Python, SQL y Kafka, conocimiento de Iceberg o Delta Lake, y capacidad para resolver incidencias, colaborar en arquitectura de datos y comunicar de forma clara en entornos técnicos.