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# Developer Python / PySpark / Databricks & IA (100% teletrabajo)

- **Company:** Hopla Software
- **Location:** Spain (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Big Data, Cloud Computing, Computer Engineering, Continuous Integration, Extract Transform Load (ETL), Apache Hive, Python (Programming Language), Machine Learning, Tensorflow, SQL Databases, Data Streaming, Data Processing, Google Cloud, Pytorch, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Apache Spark, Generative AI, Git, Data Lakes, Pyspark, Scikit Learn, Machine Learning Operations, Databricks
- **Published:** October 19, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=731b893a8eb98a42

## About the Role

* Formación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, FP Superior o experiencia equivalente.
 * Experiencia demostrable en desarrollo con Python y manejo avanzado de SQL.
 * Experiencia sólida trabajando con PySpark (Spark Core / Spark SQL).
 * Experiencia en Databricks, incluyendo gestión de clústeres, notebooks y optimización en Delta Lake.
 * Experiencia imprescindible en proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning, participando en el desarrollo, integración, despliegue o industrialización de modelos de IA en entornos productivos.
 * Experiencia integrando pipelines de datos con soluciones de IA Generativa, Machine Learning o analítica avanzada.
 * Conocimiento práctico de librerías y frameworks de IA como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, LangChain, MLflow o similares.
 * Capacidad para trabajar de forma autónoma, identificar problemas de rendimiento y proponer soluciones escalables en entornos Big Data., * Experiencia con proveedores Cloud (AWS, Azure o GCP).
 * Uso habitual de Git y entornos CI/CD.
 * Conocimientos de Airflow u otras herramientas de orquestación de datos.
 * Experiencia con LLMs, RAG, agentes IA, MLOps o plataformas de IA generativa.

## 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.