Data Engineer

Bluetab, an IBM en Granada busca un Data Engineer apasionado por el Cloud Azure con mínimo 4-5 años de experiencia. El candidato debe dominar Scala, Python o PySpark, desarrollando procesos Spark en entornos Cloud, optimizando pipelines de datos y colaborando en proyectos innovadores a nivel nacional e internacional., * Desarrollar y optimizar pipelines de datos en Scala, Python o PySpark.

• Diseñar arquitecturas Data Lake y Data Warehouse en entornos Cloud.
• Transformar datos a gran escala mediante Spark.
• Optimizar queries y almacenamiento en Databricks.
• Integrar múltiples fuentes de datos, asegurando calidad y trazabilidad.
• Colaborar con equipos multidisciplinares., Bluetab, an IBM Company. certificados Great Place to Work & Best Work to Place como una de las mejores compañías para trabajar.

Una compañía muy techie que nos ha llevado a ser el brazo fuerte de IBM en Data, Cloud, ML & IA y donde, para empresas principal de diversos sectores, ayudamos a acelerar y optimizar estrategias en plataformas de datos y en la nube, sacando al máximo las ventajas de su arquitectura y entornos de desarrollo.

Dentro de nuestra línea estratégica de Cloud Native estamos buscando apasionados/as del Cloud Azure (somos Databricks & Gold Microsoft Partner) para participar en proyectos a nivel nacional e internacional donde podrás ponerte a prueba al máximo.

• Al menos 4-5 años de experiencia como Data Engineer.

• Experiencia en desarrollo de procesos Spark o sobre Databricks en entornos Cloud.

• Pasión por el Big Data y optimización de datos., Scala Python PySpark Spark Optimización de pipelines de datos, En Bluetab, an IBM Company, llevamos la ingeniería de datos al siguiente nivel. Buscamos un Data Engineer con al menos 4-5 años de experiencia consolidada, que domine Scala, Python o PySpark, desarollando y ejecutando procesos Spark, o sobre Databricks en entornos Cloud. Si te apasiona el mundo del Big Data, disfrutas enfrentándote a retos complejos y te encanta optimizar pipelines de datos a gran escala, esta es tu oportunidad para unirte a un equipo donde la innovación, la escalabilidad y la eficiencia son nuestra hoja de ruta. Lo que harás en el día a día

• Desarrollar y optimizar pipelines de datos en Scala, Python o PySpark desarrollando y ejecutando procesos en Spark, o sobre Databricks, garantizando rendimiento, calidad y escalabilidad.

• Diseñar y construir arquitecturas Data Lake y Data Warehouse en entornos Cloud (Azure mayormente o sino en entornos AWS o GCP).

• Transformar datos a gran escala mediante Spark, aplicando buenas prácticas de procesamiento distribuido.

• Optimizar queries y almacenamiento en Databricks, asegurando eficiencia en el consumo de datos y reducción de costos.

• Integrar múltiples fuentes de datos, asegurando su calidad, consistencia y trazabilidad.

• Colaborar con equipos multidisciplinares, impulsando la mejora continua en procesos de ingesta, transformació

Esta posición ofrece la oportunidad de enfrentar retos complejos en un equipo que valora la innovación y eficiencia, trabajando en arquitecturas como Data Lake y Data Warehouse.