En IT Partner España, estamos buscando un perfil senior de Ingeniería de Datos especializado en Microsoft Fabric, con incorporación ASAP .
La posición está pensada idealmente para una relación estable a largo plazo, aunque también valoramos perfiles freelance para un proyecto crítico y muy urgente .
Buscamos un/a profesional con fuerte base técnica, experiencia real en entornos productivos y mentalidad consultiva, que quiera convertirse en referente técnico en proyectos de datos modernos.
#128295; Requisitos técnicos imprescindibles
Experiencia sólida en Ingeniería de Datos en Azure :
Azure Data Factory
Databricks
Data Lake
Synapse
Event Hub, entre otros
Experiencia real y demostrable en Microsoft Fabric, participando en proyectos productivos en los últimos años .
Ejecución de proyectos de migración de Azure a Microsoft Fabric .
Conocimiento de arquitecturas cloud híbridas, integración de múltiples fuentes de datos y orquestación de procesos .
Perfil con mentalidad consultiva, buenas habilidades de comunicación y liderazgo técnico .
Se valorará muy positivamente
Certificaciones oficiales:
Azure Data
Microsoft Fabric (DP-600 / DP-700)
Conocimientos de DevOps / CI-CD aplicados a entornos de datos .
#127919; Responsabilidades
Liderar y participar activamente en proyectos de migración de Azure a Microsoft Fabric .
Diseñar y desplegar arquitecturas modernas de datos en Fabric, incluyendo:
Lakehouse
Data Factory
Real-Time Analytics
Power BI
Definir e implantar buenas prácticas de gobernanza, seguridad y rendimiento en entornos Microsoft Fabric.
Acompañar a clientes en su transición a Fabric como plataforma unificada, actuando como referente técnico .
Colaborar con equipos multidisciplinares para asegurar el éxito en la entrega de proyectos cloud de datos.
#128205; Condiciones
~100% remoto desde cualquier punto de España.
~ Salario bruto anual (SBA) orientativo: 45.000 € – 55.000 € ,
~#128073; abierto a mejora si el perfil es especialmente potente.
~ Posibilidad de modalidad freelance para proyecto urgente o posición estable a largo plazo .