Ranking: 38
Buscamos Data Integration Specialists con experiencia sólida en Data Engineering, Big Data y procesamiento distribuido. Serás responsable de integrar datos desde múltiples fuentes, optimizar pipelines en Spark/Databricks y construir procesos ETL de alto rendimiento.
El rol requiere una mentalidad orientada a la eficiencia, capacidad analítica y experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.
Optimización de rendimiento en Spark y bases de datos relacionales.
Diseño y construcción de pipelines ETL en Databricks y Apache Spark.
Integración y sincronización de datos entre Oracle y PostgreSQL.
Desarrollo de dashboards y visualizaciones en Power BI.
Automatización y orquestación de procesos (Control-M o workflows en Databricks).
Gestión de código y versionado con GitHub: ramas, pull requests, CI/CD básico.
Experiencia en Data Engineering con bases de datos relacionales: PostgreSQL, Oracle.
Procesamiento distribuido con Apache Spark / Databricks:
Creación y optimización de procesos ETL
Particionado
Performance tuning de jobs
Manejo de grandes datasets
Python para automatizaciones y data engineering (pandas, PySpark).
Creación de informes y dashboards en Power BI.
Uso de GitHub para control de versiones y flujos colaborativos.
Control-M para orquestación y calendarización de pipelines.
Azure: Data Lake, Azure Functions.
AWS: S3, Glue, Lambda, Aurora.
Trabajarás 100% en remoto desde donde tú decidas. Ocasionalmente puede haber reuniones presenciales y, por este motivo, es necesario residir en España o en la Unión Europea.
Participarás en proyectos de una empresa líder en transformación digital, con una fuerte orientación a la tecnología y la innovación, en sectores como banca (35 de los principales bancos del mundo trabajan con nuestro cliente), seguros, industrial y automoción, dentro de iniciativas de Big Data, Blockchain, IA, Cloud, entre otros.
Presencia global en más de 15 mercados
8.000+ empleados
Más de 35 años de experiencia
Si estás interesado en la oferta, te inscribiremos en el proceso y presentaremos tu candidatura de forma ciega (sin tus datos de contacto) al departamento técnico y de RR. HH. para que evalúen tu perfil y tus expectativas económicas.
Si la respuesta es positiva, organizaremos las reuniones necesarias para que el cliente te conozca y pueda explicarte el proyecto con detalle.
Si tras la reunión ambas partes estáis de acuerdo con las condiciones, recibirás una oferta firme para trabajar con nosotros o para ser contratado directamente por el cliente.
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Optimización de rendimiento en Spark y bases de datos relacionales.
Diseño y construcción de pipelines ETL en Databricks y Apache Spark.
Integración y sincronización de datos entre Oracle y PostgreSQL.
Desarrollo de dashboards y visualizaciones en Power BI.
Automatización y orquestación de procesos (Control-M o workflows en Databricks).
Gestión de código y versionado con GitHub: ramas, pull requests, CI/CD básico.
Experiencia en Data Engineering con bases de datos relacionales: PostgreSQL, Oracle.
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Particionado
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Manejo de grandes datasets
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Control-M para orquestación y calendarización de pipelines.
Azure: Data Lake, Azure Functions.
AWS: S3, Glue, Lambda, Aurora.
Trabajarás 100% en remoto desde donde tú decidas. Ocasionalmente puede haber reuniones presenciales y, por este motivo, es necesario residir en España o en la Unión Europea.
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Si la respuesta es positiva, organizaremos las reuniones necesarias para que el cliente te conozca y pueda explicarte el proyecto con detalle.
Si tras la reunión ambas partes estáis de acuerdo con las condiciones, recibirás una oferta firme para trabajar con nosotros o para ser contratado directamente por el cliente.
