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# Data Engineer Especialista En Databricks - Zaragoza, Huesca, Sevilla, Coruña O Vigo

- **Company:** Jobrapido
- **Location:** Zaragoza, Spain (Remote available)
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Computer Engineering, Data Architecture, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Python (Programming Language), NoSQL, Software Engineering, SQL Databases, Data Processing, Apache Spark, Git, Pyspark, Software Version Control, Databricks
- **Published:** September 25, 2026
- **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/data-engineer-especialista-en-databricks-zaragoza-huesca-sevilla-coruna-o-vigo-en-zaragoza-ID-373121515

## About the Role

Esta oportunidad combina innovación tecnológica, aprendizaje continuo y un entorno de trabajo ágil y global.
Compensaciones / Beneficioshorario híbrido-flexible
equilibrio entre teletrabajo y oficina
programa de salud física, mental y financiera
equipo médico en oficinas
voluntariados nacionales e internacionales
plan de retribución flexible
ResponsabilidadesDesarrollar y optimizar pipelines de datos en entornos cloud (Databricks, AWS, Azure), Requisitos principalesGraduado o Máster en Ingeniería Informática, Data Engineering, Data Science o similares
2-5 años de experiencia como ingeniero de datos en entornos cloud
Experiencia con Databricks (Unity Catalog, Workflows, Delta xkdbapo Live Tables) y servicios AWS y/o Azure
Desarrollo de soluciones de datos con SQL/NoSQL y pipelines ETL
Conocimiento de PySpark, SparkSQL y Python
Experiencia con sistemas de control de versiones (Git)
Buenas prácticas de desarrollo de software y diseño de datos
Capacidad de trabajo en equipo, resolución de problemas y comunicación en inglés Avanzado (B2 o superior)
Trabajo en equipo
Resolución de problemas
Capacidad de aprendizaje autodidacta

## Description

OverviewTodos los candidatos deben asegurarse de leer atentamente la siguiente descripción del puesto y la información antes de enviar su solicitud.En Deloitte Engineering Center, te unes a AI & Data para impulsar la transformación de grandes organizaciones mediante soluciones de datos en la nube.Liderarás proyectos nacionales e internacionales con Databricks, creando pipelines eficientes y escalamendo procesamiento de datos.Colaborarás con equipos multifuncionales para entregar impacto real y soluciones de alto rendimiento.Esta oportunidad combina innovación tecnológica, aprendizaje continuo y un entorno de trabajo ágil y global.Compensaciones / Beneficioshorario híbrido-flexibleequilibrio entre teletrabajo y oficinaprograma de salud física, mental y financieraequipo médico en oficinasvoluntariados nacionales e internacionalesplan de retribución flexibleResponsabilidadesDesarrollar y optimizar pipelines de datos en entornos cloud (Databricks, AWS, Azure)Diseñar y mantener soluciones de datos con Unity Catalog, Workflows y Delta Live TablesImplementar buenas prácticas de desarrollo y pruebas (unitarias, arquitectura de datos)Trabajar en equipos cross-funcionales para entregar proyectos de alto impactoGestionar consultas SQL/NoSQL y procesos ETL con PySpark y PythonColaborar en modelado de datos y rendimiento de pipelinesAplicar control de versiones (Git) y asegurar calidad del softwareComunicar resultados técnicos de forma clara y aprender de forma autodidactaRequisitos principalesGraduado o Máster en Ingeniería Informática, Data Engineering, Data Science o similares2-5 años de experiencia como ingeniero de datos en entornos cloudExperiencia con Databricks (Unity Catalog, Workflows, Delta xkdbapo Live Tables) y servicios AWS y/o AzureDesarrollo de soluciones de datos con SQL/NoSQL y pipelines ETLConocimiento de PySpark, SparkSQL y PythonExperiencia con sistemas de control de versiones (Git)Buenas prácticas de desarrollo de software y diseño de datosCapacidad de trabajo en equipo, resolución de problemas y comunicación en inglés Avanzado (B2 o superior)Trabajo en equipoResolución de problemasCapacidad de aprendizaje autodidactaDatabricksUnity CatalogDelta Live Tables


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