Senior Data Engineer – Databricks Lakehouse & Real-Time

Capitole; Nava; Presencial; EUR 65.000 - 85.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Formación anual (1200€)

Transporte flexible

Guardería

Tickets restaurante

Acceso Wellhub gym

Eventos y afterworks

Patrocinio fútbol

Descripción de la vacante

Capitole busca un Senior Data Engineer para diseñar y evolucionar una plataforma de datos moderna que soporte analítica avanzada, ML y sistemas de decisión en tiempo casi real. Integrarás Databricks, Delta Lake y Unity Catalog para crear un Lakehouse robusto y pipelines escalables.

Exp. con PySpark/SQL avanzado, modelado dimensional (Kimball/Star/Snowflake) y DataOps. Se requiere inglés fluido y trabajo en un entorno colaborativo con BI y Data Science.

Formación

• Experiencia sólida como Data Engineer.
• Dominio de Databricks (imprescindible).
• Conocimientos de Delta Lake, Unity Catalog y Databricks Workflows.
• Experiencia en modelado dimensional (Kimball/Star/Snowflake).
• PySpark y SQL avanzado.
• Trabajar con pipelines escalables y near real-time.
• Inglés fluido para uso diario.

Responsabilidades

• Diseñarás y evolucionarás una plataforma de datos moderna para analítica avanzada y ML.
• Construirás pipelines escalables y optimizados para datos fiables.
• Diseñarás el Lakehouse y la arquitectura Medallion.
• Orquestarás pipelines con Azure Data Factory, manteniendo DataOps y control de versiones con Git.
• Trabajarás con datos near real-time/streaming y colaborarás con BI y Data Science.

Conocimientos

Data architecture

Data pipelines

PySpark

SQL avanzado

Databricks

Delta Lake

Data modeling

Streaming

Inglés

Colaboración

Herramientas

Databricks

Azure Data Factory

Git

Unity Catalog

Databricks Workflows

Descripción del empleo

Capitole busca un Senior Data Engineer para diseñar y evolucionar una plataforma de datos moderna que soporte analítica avanzada, ML y sistemas de decisión en tiempo casi real. Integrarás Databricks, Delta Lake y Unity Catalog para crear un Lakehouse robusto y pipelines escalables.

Exp. con PySpark/SQL avanzado, modelado dimensional (Kimball/Star/Snowflake) y DataOps. Se requiere inglés fluido y trabajo en un entorno colaborativo con BI y Data Science.