Responsabilidades
- Diseñar y mantener la infraestructura de datos y pipelines de ingesta y procesamiento en Python, tanto batch como streaming, garantizando eficiencia, escalabilidad y consistencia.
- Diseñar, desplegar y gestionar soluciones cloud en plataformas multi-cloud (Azure, AWS y GCP), seleccionando los componentes y servicios más adecuados, optimizando costes y garantizando alta disponibilidad y rendimiento.
- Desarrollar y optimizar pipelines de datos con Python, PySpark, Pandas y Airflow, implementando procesos robustos para transformar y cargar grandes volúmenes de información.
- Desarrollar APIs para integración de datos y colaborar en la definición de estándares, observabilidad y gobernanza.
- Monitorizar y optimizar el rendimiento de pipelines, gestionando estrategias de backup, recuperación ante desastres y alta disponibilidad, asegurando seguridad, cumplimiento y trazabilidad mediante tecnologías como Apache Iceberg, Delta Lake o arquitecturas Lakehouse.
- Desplegar y operar la infraestructura basada en contenedores utilizando Docker y Kubernetes, habilitando entornos escalables para equipos de ML y Analytics.
- Colaborar con equipos multidisciplinares para definir estándares, promover buenas prácticas y garantizar observabilidad, seguridad y gobernanza de la plataforma de datos.
Requisitos
- Titulación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o formación equivalente.
- +4 años de experiencia en proyectos de integración y procesamiento de datos, con enfoque en diseño, despliegue y gestión de infraestructuras en entornos cloud (AWS, Azure y/o GCP).
- Experiencia en infraestructura como código (Terraform, ARM, CloudFormation) y CI/CD, aplicados al despliegue y mantenimiento de pipelines y plataformas de datos.
- Experiencia con Docker y Kubernetes para la containerización y orquestación de infraestructuras de datos escalables y resilientes.
- Orientación a cliente, resolución de problemas y capacidad de trabajar en entornos dinámicos.
- Buenas habilidades de comunicación en inglés para colaborar en entornos globales e internacionales.
- deseable: experiencia en programación para integración de datos, conocimientos de tecnologías modernas de almacenamiento y trazabilidad (Delta Lake, Apache Iceberg, Lakehouse) y experiencia integrando modelos de IA/ML en pipelines de datos.
Incentivos
- Flexibilidad total con modelo de trabajo adaptable, opción 100 % remota o híbrida.
- Jornada intensiva en julio y agosto, además de los viernes.
- Salario acorde a formación y experiencia, con revisiones basadas en resultados.
- Apoyo económico para el teletrabajo.
- Acceso a formaciones, certificaciones oficiales, conferencias y cursos.
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