Senior Data Engineer for Palantir Foundry Projects

Experis Manpower Group

Pozuelo de Alarcón

Presencial

EUR 50.000 - 75.000

Jornada completa

14 días+
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Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Proyectos con tecnologías punteras
Mentor desde incorporación
Formación continua: cursos tech, idiOM

Descripción de la vacante

Experis Manpower Group busca un Data Engineer Senior/Consultor con experiencia en proyectos de datos y Palantir Foundry para un proyecto de larga duración en Madrid. Se valoran habilidades en ETL, modelado de datos y visualización de información, con capacidad para trabajar de forma autónoma en entornos complejos.

Se requiere experiencia con Python y Spark/PySpark, así como conocimiento de Data Quality y herramientas de visualización.

Formación

  • Experiencia sólida en proyectos de datos y como Data Engineer.
  • Conocimientos de Palantir Foundry.
  • Python y Spark como stack principal.
  • Capacidad para trabajar de manera autónoma en entornos complejos.

Responsabilidades

  • Diseño, desarrollo y mantenimiento de soluciones de datos en Palantir Foundry.
  • Desarrollo y optimización de procesos ETL.
  • Modelado de datos y definición de estructuras para entornos analíticos.
  • Implementación de controles y procesos de calidad del dato.
  • Desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos.
  • Creación de soluciones de visualización y explotación de información.
  • Productivización y evolución de soluciones analíticas y de datos.
  • Colaboración con equipos multidisciplinares en proyectos de transformación digital.

Conocimientos

Python
Palantir Foundry
Spark PySpark
ETL development
Data modeling
Data Quality
Data Visualization
Autonomía

Herramientas

PySpark
Spark

Descripción del empleo

Experis Manpower Group busca un Data Engineer Senior/Consultor con experiencia en proyectos de datos y Palantir Foundry para un proyecto de larga duración en Madrid. Se valoran habilidades en ETL, modelado de datos y visualización de información, con capacidad para trabajar de forma autónoma en entornos complejos.

Se requiere experiencia con Python y Spark/PySpark, así como conocimiento de Data Quality y herramientas de visualización.

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