> Markdown version of [/jobs/ext/3465240-developer-python-pyspark-databricks](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3465240-developer-python-pyspark-databricks). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Developer Python / PySpark / Databricks - **Company:** Hopla Software - **Location:** Spain (Remote available) - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Computer Engineering, Continuous Integration, Extract Transform Load (ETL), Apache Hive, Python (Programming Language), SQL Databases, Data Streaming, Data Processing, Google Cloud, Apache Spark, Git, Data Lakes, Pyspark, Software Version Control, Databricks - **Published:** September 14, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=6ef5ae898663a039 ## About the Role * Formación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, FP Superior o experiencia equivalente. * Dominio en el desarrollo con Python y manejo fluido de consultas avanzadas en SQL. * Experiencia demostrable trabajando con PySpark (Spark Core / Spark SQL). * Manejo solvente del entorno Databricks (gestión de clústeres, notebooks y optimización en Delta Lake). * Capacidad de autonomía técnica y resolución de problemas en pipelines de datos., * Experiencia o conocimientos en proveedores Cloud (AWS, Azure o GCP). * Uso habitual de herramientas de control de versiones (Git) y flujos CI/CD. * Familiaridad con orquestadores de datos (como Airflow) o buenas prácticas de Data Engineering. ## Description * Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT eficientes sobre entornos distribuidos. * Desarrollar código limpio y modular en Python enfocado en el procesamiento de datos a gran escala. * Crear y optimizar cargas de trabajo en Databricks y PySpark, garantizando el uso eficiente de recursos de máquina (memoria RAM, clústeres y cómputo). * Dar soporte técnico a la integración de flujos de datos con modelos de Inteligencia Artificial (IA) y entornos analíticos. * Diagnosticar y resolver cuellos de botella de rendimiento y memoria en entornos de producción. * Colaborar en un equipo ágil asegurando la calidad y robustez de los pipelines.