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# Data Engineer

- **Company:** BCNC GROUP
- **Location:** Madrid, Spain
- **Salary:** €40,000.0 - €60,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Amazon S3, Data Analysis, Cloud Computing, Extract Transform Load (ETL), DevOps, Python (Programming Language), Scala (Programming Language), SQL Databases, Apache Spark, Data Lakes
- **Published:** June 12, 2026
- **Apply:** https://www.jobleads.com/job/ed086c221bfd1472c0b3e117c266d262d

## About the Role

* Experiencia senior como Data Engineer (+3 años) en desarrollos end to end y entornos cloud.
 * Dominio técnico de Spark/Scala, Python, SQL y servicios AWS.
 * Conocimientos sólidos en ETL, modelado de datos y diseño de soluciones escalables., Spark/Scala
Python
SQL
Servicios AWS
ETL
Modelado de datos
Diseño de soluciones escalables
Inglés fluido C1, * Experiencia senior como Data Engineer (+3 años) en desarrollos end to end y entornos cloud.

 * Dominio técnico de: Spark/Scala, Python, SQL y servicios AWS, como: S3, Glue, Athena, EMR, EC2, Lambda.
 * Conocimientos sólidos en: ETL, modelado de datos y diseño de soluciones escalables.
 * Perfil analítico, resolutivo y con capacidad de ownership de proyectos.
 * Inglés fluido C1 imprescindible para trabajar en entorno internacional.
 * Residir actualmente en España, en alguna de las siguientes localizaciones: Madrid, Jaén, Málaga, Granada, Córdoba o Sevilla.

## Description

BCNC GROUP busca un(a) Data Engineer senior para unirse a su equipo en Madrid. Como parte del equipo, diseñarás y desarrollarás pipelines de datos en AWS, colaborarás con equipos de Data y garantizarás la calidad y seguridad de los datos. Se valoran más de 3 años de experiencia y dominio en Spark, Python y AWS., * Diseñar, desarrollar, testear y desplegar pipelines de datos y plataformas cloud sobre AWS.

 * Construir y evolucionar frameworks reutilizables de datos.
 * Implementar arquitecturas Data Lake, Lakehouse o Data Mesh., * Diseñar, desarrollar, testear y desplegar pipelines de datos y plataformas cloud sobre AWS.
 * Construir y evolucionar frameworks reutilizables de datos, más allá de desarrollos puntuales.
 * Implementar arquitecturas Data Lake, Lakehouse o Data Mesh según necesidades del negocio.
 * Colaborar con equipos de Data, Analytics y DevOps en entregas técnicas de alto impacto.
 * Garantizar calidad, seguridad, gobierno del dato y resolución de incidencias durante todo el ciclo de vida.


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