Senior Data Engineer - Databricks & Delta Lake Platform

Capitole; Las Palmas de Gran Canaria; Presencial; EUR 55.000 - 85.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Capitole, con sede en Las Palmas de Gran Canaria, busca un Data Engineer Senior para diseñar y operar la plataforma de datos que alimenta un sistema de pricing dinámico e inteligencia de negocio en retail de alto volumen.

La posición exige dominio de Databricks, arquitectura Medallion, modelado dimensional y experiencia con Azure Data Factory para orquestación, con foco en transformación en Databricks y colaboración con modelos de ML.

Formación

• 5+ años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos.
• Dominio de Databricks y Delta Lake (Medallion).
• Modelado dimensional (estrella y copo de nieve) y claves surrogate.
• Experiencia con PySpark y SQL avanzado.
• Conocimiento de Azure Data Factory para orquestación.
• Experiencia con patrones de ingesta incremental (CDC, upsert).
• Conocimientos de DataOps y control de versiones (Git).

Responsabilidades

• Diseñar y operar la plataforma de datos para pricing dinámico e inteligencia de negocio.
• Definir estándares de ingesta, particionado y versionado en Delta Lake.
• Desarrollar pipelines con Databricks y orquestación en ADF.
• Colaborar con ML y analítica para construir feature store en capa Gold.
• Monitorear pipelines y gestionar fiabilidad y costes de cómputo.
• Trabajar con SRE/DataOps y gobernanza de datos (Unity Catalog).

Conocimientos

Databricks

Delta Lake

Unity Catalog

Medallion architecture

Dimensional modeling

PySpark

SQL

Git

DataOps

Herramientas

Azure Data Factory

dbt

Great Expectations

Purview

Alation

Kafka

Photon

Descripción del empleo

Capitole, con sede en Las Palmas de Gran Canaria, busca un Data Engineer Senior para diseñar y operar la plataforma de datos que alimenta un sistema de pricing dinámico e inteligencia de negocio en retail de alto volumen.

La posición exige dominio de Databricks, arquitectura Medallion, modelado dimensional y experiencia con Azure Data Factory para orquestación, con foco en transformación en Databricks y colaboración con modelos de ML.