Developer Python / PySpark / Databricks & IA (100% teletrabajo)

talento-io

United States

Remote

USD 120,000 - 180,000

Full time

7 days ago

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Benefits offered by this job

Teletrabajo 100%

Flexibilidad horaria

Seguro médico

Retribución flexible

Formación continua

Eventos de empresa

Job summary

Hopla Software busca un/a Developer Python / PySpark / Databricks para unirse al equipo de Datos. Se valora autonomía técnica, buenas prácticas y soluciones eficientes en procesamiento de datos y Big Data.

Funciones: diseñar y mantener pipelines, adaptar código a entornos distribuidos y colaborar en proyectos con IA. Ofrecen contrato indefinido y teletrabajo total.

Qualifications

Experiencia en diseño y desarrollo de pipelines ETL/ELT.
Capacidad para trabajar con entornos distribuidos y procesamiento de datos a gran escala.
Código limpio y modular en Python, buenas prácticas de desarrollo.
Colaboración en equipos ágiles y entrega de soluciones eficientes.

Responsibilities

Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT en entornos distribuidos.
Desarrollar código limpio en Python para procesamiento de datos a gran escala.
Crear y optimizar cargas de trabajo en Databricks y PySpark.
Soportar la integración de flujos de datos con modelos de IA.
Diagnosticar cuellos de botella de rendimiento y memoria en producción.
Colaborar en un equipo ágil para asegurar calidad y robustez.

Skills

Python

PySpark

Databricks

ETL/ELT pipelines

Big Data processing

Job description

En Hopla Software buscamos incorporar un/aDeveloper Python / PySpark / Databrickspara formar parte de nuestro equipo de Datos. Buscamos un perfil con autonomía técnica, orientación a buenas prácticas y capacidad para aportar soluciones eficientes en el procesamiento de datos y arquitecturas Big Data.

¿Cuáles serán tus funciones?

Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT eficientes sobreentornos distribuidos.
Desarrollar código limpio y modular enPythonenfocado en el procesamiento de datos a gran escala.
Crear y optimizar cargas de trabajo enDatabricksyPySpark, garantizando el uso eficiente de recursos de máquina (memoria RAM, clústeres y cómputo).
Dar soporte técnico a la integración de flujos de datos con modelos deInteligencia Artificial (IA)y entornos analíticos.
Diagnosticar y resolver cuellos de botella de rendimiento y memoria en entornos de producción.
Colaborar en un equipo ágil asegurando la calidad y robustez de los pipelines.