Data Engineer con experiencia mínima de cuatro años en desarrollo de procesos de ETL/ELT, con gran capacidad para el trabajo en equipo, capacidad de aprendizaje y proactividad.

Preferiblemente con titulación en ingeniería superior / grado master.

Competencias obligatorias:

Dominio del lenguaje Python.

Experiencia implementando procesos basados en Spark con PySpark.

Experiencia con desarrollos basados en Pandas.

Dominio lenguaje SQL y sistemas gestores de bb.dd. relacionales y no relacionales.

Programación Orientada a Objetos y patrones de desarrollo.

Control de versiones basado en Git / Git Flow.

Experiencia en desarrollos de DAGs basados en Apache Airflow.

Se valorará:

Experiencia en entorno AWS (S3, Boto3, Athena, Glue, …) y/o Azure (Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage Gen 2, Synapse Analytics, …)

Programación basada en principios SOLID y arquitectura Clean Arquitecture

Desarrollo TDD (Test Driven Development) con unittest y pytest

Herramientas de desarrollo y gestión (Jira, Confluence, Bitbucket, Jenkins, Azure Devops, Visual Studio Code)

Implementaciones basadas en contenedores (Docker, Kubernetes)

Conocimientos de Microsoft PBI / Fabric

Experiencia en desarrollos de aplicaciones clientes de Apache Kafka.

Bash Scripting.

Nivel de inglés B2 o superior

Funciones:

Desarrollo de ETLs avanzadas para cubrir capacidades analíticas dando solución a las necesidades de negocio.

Análisis de ETL.

Realización de procesos de “Data Quality Assurance” en las diferentes fases de desarrollo del modelo analítico.