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# Data Engineer / Big Data Engineer con Scala + Apache Spark + Inglés | 100% Remoto - euskadi

- **Company:** Keapps
- **Location:** Spain
- **Salary:** €42,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Airflow, Automation of Tests, Big Data, Data Validation, Extract Transform Load (ETL), Apache Hadoop, Shell Script, SQL Databases, Apache Spark, Databricks
- **Published:** September 18, 2026
- **Apply:** https://eurojobs.com/jobs/27742671/apply

## About the Role

* 3-5 años de experiencia en proyectos tecnológicos.
 * Experiencia en diseño de procesos ETL, modelos de datos, pruebas y validación de datos.
 * Experiencia con Scala y Apache Spark.
 * Conocimientos de Hadoop.
 * Nivel avanzado de SQL.
 * Conocimientos básicos de Shell Scripting.
 * Inglés oral B2., * Conocimientos de Azure Databricks.
 * Experiencia en banca, especialmente en Riesgos de Mercado (Market Risk).
 * Conocimientos de Apache Airflow como gestor de workflows/pipelines., En Keapps promovemos un entorno diverso e inclusivo, ofreciendo igualdad de oportunidades a todas las personas candidatas cualificadas, independientemente de su género, edad, orientación sexual, identidad de género, religión, origen o cualquier otra condición.

## Description

Data Engineer / Big Data Engineer con Scala + Apache Spark + Inglés | 100% Remoto - euskadi, En Keapps buscamos incorporar un/a Data Engineer / Programador/a Scala-Spark con experiencia en entornos Big Data y nivel de inglés B2, para participar en un proyecto tecnológico relacionado con Market Risk., * Diseñar, construir y mantener pipelines ETL.

 * Realizar transformaciones complejas.
 * Asegurar la calidad y consistencia de los datos mediante pruebas automatizadas y validaciones.
 * Documentar los procesos ETL.
 * Mantener actualizada la arquitectura bajo la supervisión y guía del Lead., Participarás en la definición y automatización de procesos desarrollados con tecnologías Big Data (Spark/Scala) dentro del área de Market Risk, formando parte de un equipo enfocado en tareas comunes de Big Data.