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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Azure Databricks Data Engineer - **Company:** Ad4 Octogono - **Location:** Madrid, Spain (Remote available) - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cluster Analysis, Computer Engineering, Extract Transform Load (ETL), Key Management, Performance Tuning, Azure Data Lake, SQL Databases, Data Streaming, Web Services, Azure Data Factory, Apache Spark, Caching, Microsoft Fabric, Data Lakes, Pyspark, Apache Kafka, Terraform, Databricks - **Published:** August 16, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/azure-databricks-data-engineer-en-madrid-ID-367513399 ## About the Role Titulación Titulación universitaria o formación equivalente en: Ingeniería Informática. Ingeniería de Telecomunicaciones. Matemáticas. Estadística. Disciplinas relacionadas. Experiencia y certificación Mínimo 3 años de experiencia en proyectos de ingeniería del dato . Mínimo 2 años de experiencia con Databricks en entornos productivos . Databricks Certified Data Engineer Professional, imprescindible. Conocimientos técnicos imprescindibles Apache Spark y PySpark . Databricks Data Intelligence Platform . Delta Lake y Delta Tables . Databricks SQL. Delta Live Tables / Lakeflow Declarative Pipelines . Databricks Asset Bundles. Optimización mediante: Particionamiento. Z-Ordering. Liquid Clustering. Caching. File Compaction. Amazon Web Services y Databricks on AWS. Azure Data Lake Storage. Azure Data Factory. Microsoft Fabric. Azure Key Vault. Azure DevOps. Procesamiento batch y streaming. Arquitecturas Lakehouse. Arquitecturas Medallion: Bronze, Silver y Gold. Conocimientos deseables Migración de plataformas ETL tradicionales a Databricks. Integración con Kafka o plataformas de streaming equivalentes. Experiencia con dbt . Apache Airflow. Azure Data Factory u otras herramientas de orquestación. Uso de Terraform para el aprovisionamiento de recursos Databricks., Perfil buscado Buscamos un/a Data Engineer especializado/a en Azure Databricks , con experiencia práctica en entornos productivos y sólidos conocimientos de Spark, PySpark, Delta Lake y arquitecturas Lakehouse. Será especialmente valorable la experiencia en proyectos de migración hacia Databricks, integración con plataformas de streaming y automatización del aprovisionamiento mediante Terraform. Condiciones Experiencia: 3 años en ingeniería del dato y 2 años con Databricks. ## Description En AD4 Octogono estamos contratando.Buscamos un/a Data Engineer especializado/a en Azure Databricks para participar en el diseño, desarrollo y evolución de soluciones de ingeniería del dato sobre arquitecturas Lakehouse.Descripción del puesto Buscamos un/a profesional con al menos 3 años de experiencia en proyectos de ingeniería del dato y 2 años trabajando con Databricks en entornos productivos , con experiencia en procesamiento distribuido, arquitecturas Lakehouse y desarrollo de pipelines de datos.La persona seleccionada participará en el diseño y construcción de procesos batch y streaming, trabajando con Spark, PySpark, SQL y Delta Lake, así como en la optimización y evolución de plataformas de datos.Titulación Titulación universitaria o formación equivalente en: Ingeniería Informática.Ingeniería de Telecomunicaciones.Matemáticas.Estadística.Disciplinas relacionadas.Experiencia y certificación Mínimo 3 años de experiencia en proyectos de ingeniería del dato .Mínimo 2 años de experiencia con Databricks en entornos productivos .Databricks Certified Data Engineer Professional, imprescindible.Conocimientos técnicos imprescindibles Apache Spark y PySpark .Databricks Data Intelligence Platform .Delta Lake y Delta Tables .Databricks SQL.Delta Live Tables / Lakeflow Declarative Pipelines .Databricks Asset Bundles.Optimización mediante: Particionamiento.Z-Ordering.Liquid Clustering.Caching.File Compaction.Amazon Web Services y Databricks on AWS.Azure Data Lake Storage.Azure Data Factory.Microsoft Fabric.Azure Key Vault.Azure DevOps.Procesamiento batch y streaming.Arquitecturas Lakehouse.Arquitecturas Medallion: Bronze, Silver y Gold.Conocimientos deseables Migración de plataformas ETL tradicionales a Databricks.Integración con Kafka o plataformas de streaming equivalentes.Experiencia con dbt .Apache Airflow.Azure Data Factory u otras herramientas de orquestación.Uso de Terraform para el aprovisionamiento de recursos Databricks.Responsabilidades y funciones Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos batch y streaming sobre Databricks.Implementar procesos de ingesta, transformación y carga mediante Apache Spark, PySpark y SQL .Diseñar y evolucionar arquitecturas Lakehouse basadas en Delta Lake .Construir modelos de datos organizados bajo arquitecturas Medallion: Bronze, Silver y Gold .Desarrollar y optimizar notebooks, jobs y workflows de Databricks.Aplicar técnicas de optimización de rendimiento sobre tablas Delta, consultas Spark y cargas de trabajo distribuidas.Participar en la definición de estándares de desarrollo, nomenclatura, versionado, despliegue y documentación.Colaborar con arquitectos de datos, analistas, científicos de datos, equipos de gobierno y responsables de negocio.Participar en la evolución y mejora continua de la plataforma de datos.Garantizar buenas prácticas en el desarrollo, despliegue y mantenimiento de soluciones de ingeniería del dato.Perfil buscado Buscamos un/a Data Engineer especializado/a en Azure Databricks , con experiencia práctica en entornos productivos y sólidos conocimientos de Spark, PySpark, Delta Lake y arquitecturas Lakehouse.Será especialmente valorable la experiencia en proyectos de migración hacia Databricks, integración con plataformas de streaming y automatización del aprovisionamiento mediante Terraform.Condiciones Experiencia: 3 años en ingeniería del dato y 2 años con Databricks.Certificación: Databricks Certified Data Engineer Professional, imprescindible.Modalidad: Posibilidad de teletrabajo.Horario: 40 horas semanales.Salario: ****** € - ****** € brutos anuales. ## Related Videos - [From Messy Queries to Scalable Systems - How Data Engineering actually works](https://www.wearedevelopers.com/videos/100203-from-messy-queries-to-scalable-systems-how-data-engineering-actually-works) - [Enjoying SQL data pipelines with dbt](https://www.wearedevelopers.com/videos/823-enjoying-sql-data-pipelines-with-dbt) - [PySpark - Combining Machine Learning & Big Data](https://www.wearedevelopers.com/videos/44-pyspark-combining-machine-learning-big-data) - [HTTP headers that make your website go faster](https://www.wearedevelopers.com/videos/1676-http-headers-that-make-your-website-go-faster) - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [Empowering Retail Through Applied Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/976-empowering-retail-through-applied-machine-learning) ## Related Articles - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - 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