Senior Data Engineer: Databricks & Medallion

Capitole; As Catro Rúas; Presencial; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Capitole busca un/a Data Engineer Senior para diseñar y operar una plataforma de datos que soporte un sistema de pricing dinámico e inteligencia de negocio en retail de alto volumen.

La posición requiere Maestría en Databricks, Delta Lake y arquitectura Medallion, así como experiencia en modelado dimensional, PySpark, SQL y orquestación con Azure Data Factory. Se prioriza enfoque en calidad de datos y colaboración crossfuncional.

Formación

• 5+ años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos.
• Experiencia sólida con Databricks y Delta Lake.
• Conocimiento de arquitectura Medallion Bronze/Silver/Gold.
• Modelado dimensional (Kimball) y schemas estrella/copo de nieve.
• Dominio de PySpark y SQL avanzado.
• Conocimiento de Azure Data Factory para orquestación.
• Patrones de ingesta incremental (CDC, watermark, Delta Merge/upsert).
• Control de versiones (Git) y DataOps básicos.

Responsabilidades

• Diseño y operación de plataforma de datos en entorno retail de alto volumen.
• Gestionar ingesta de ERP/POS/e-commerce y exposición para ML/BI.
• Definición de estándares de ingesta, particionado y versionado de tablas Delta.
• Diseño de modelos dimensionales y tablas de hechos/dimensiones.
• Colaborar con ML para feature store y métricas de negocio.
• Monitoreo y fiabilidad de pipelines y dashboards de coste.

Conocimientos

Databricks

Delta Lake

Unity Catalog

Azure Data Factory

PySpark

SQL

Structured Streaming

CDC

Delta Merge

Upsert

DataOps

Git

Great Expectations

dbt

Kafka

Event Hubs

Feast

Tecton

Herramientas

Python

Delta Lake

Spark

Descripción del empleo

Capitole busca un/a Data Engineer Senior para diseñar y operar una plataforma de datos que soporte un sistema de pricing dinámico e inteligencia de negocio en retail de alto volumen.

La posición requiere Maestría en Databricks, Delta Lake y arquitectura Medallion, así como experiencia en modelado dimensional, PySpark, SQL y orquestación con Azure Data Factory. Se prioriza enfoque en calidad de datos y colaboración crossfuncional.