Ingenier@ Datos: Databricks

¿Quieres formar parte de una empresa líder en Customer Science y Marketing Automation?En Cognodata, ayudamos a nuestr@s client@s a mejorar su posición competitiva mediante la gestión avanzada de la información.¡Únete a nuestro equipo!Responsabilidades principalesDiseño de arquitectura Databricks Lakehouse.Ingesta de fuentes: CDC, procesamiento por lotes (batch), archivos, API, bases de datos, polling y streaming.Diseño de capas de activación y serving.Optimización de rendimiento y costes.Gobierno y calidad del dato.Coordinación con equipos de CRM y marketing.Habilidades ClavePensamiento analítico y estratégicoComunicación efectiva y storytelling con datosProactividad y orientación a resultadosCapacidad de adaptación a entornos ágiles¿Qué te ofrecemos?Proyectos innovadores en sectores como banca, retail, segurosCarrera profesional y formación continua.Buen ambiente laboral.Retribución flexible.Teletrabajo híbrido (base en Madrid, mínimo 2 días en oficina)Horario flexible.Todos los viernes, julio y agosto: jornada intensiva.Acceso a plataformas de formación.¡Inscríbete y forma parte de una empresa que apuesta por la innovación, el talento y el crecimiento profesional!Requisitos MínimosExperiencia de al menos 5 años en Data Engineering.Experiencia sólida en Databricks.Experiencia sólida Spark / PySpark.Experiencia sólida Azure Data Lake / Delta Lake.Experiencia con patrones de ingesta de fuentes: CDC, procesamiento por lotes (batch), archivos, API, bases de datos, polling y streaming.SQL avanzado.Arquitecturas event-driven.Inglés alto.#J-*****-Ljbffr

Proyectos innovadores en sectores como banca, retail, segurosCarrera profesional y formación continua.Buen ambiente laboral.Retribución flexible.Teletrabajo híbrido (base en Madrid, mínimo 2 días en oficina)Horario flexible.Todos los viernes, julio y agosto: jornada intensiva.Acceso a plataformas de formación., Requisitos MínimosExperiencia de al menos 5 años en Data Engineering.Experiencia sólida en Databricks.Experiencia sólida Spark / PySpark.Experiencia sólida Azure Data Lake / Delta Lake.Experiencia con patrones de ingesta de fuentes: CDC, procesamiento por lotes (batch), archivos, API, bases de datos, polling y streaming.SQL avanzado.Arquitecturas event-driven.Inglés alto.