Desde knowmad mood, buscamos incorporar un/a Data Engineer para formar parte de nuestra comunidad Data, colaborando en un proyecto estratégico dentro de una reconocida entidad del sector bancario. ¿Horario flexible : Adapta tu jornada a tu ritmo personal, coordinando con tu equipo para disfrutar de un balance ideal entre trabajo y vida personal.
Vacaciones : Disfruta de 22 días de vacaciones más 2 días de libre disposición, además de los días 24 y 31 de diciembre libres.
Contrato indefinido : Desde el primer día, con la opción de elegir si prefieres recibir tu nómina en 12 o 14 pagas.
Retribución flexible : Elige cómo destinar parte de tu salario a productos o servicios con ventajas fiscales, como tarjeta restaurante, cheque guardería, seguro médico o formación.
Club de ventajas: Accede a descuentos exclusivos en tecnología, ocio y formación para mejorar tu vida personal.
Formación continua : Accede a plataformas como Udemy Business, además de cursos de idiomas, certificaciones oficiales y formación técnica, adaptados a tus necesidades y ritmo.
Conciliación +VIDA: Asistencia personal y familiar 24/7, con servicios como consultas médicas, legales, dentales, asistencia personal, renovación de carnet de conducir y más para ti y tus familiares.
Ambiente de trabajo inclusivo : Fomentamos la diversidad generacional y cultural, con políticas activas de igualdad y diversidad en un entorno de más de 70 nacionalidades.
Eventos sociales y diversión : Participa en actividades como videojuegos multijugador, escape rooms virtuales y más, para conectar con tus compañeros fuera del entorno laboral.
¿Grado en Informática, Ingeniería de Sistemas, Matemáticas o afines.
~+3 años de experiencia como Data Engineer.
~ Experiencia en Big Data: Hadoop, Spark, Hive, Kafka.
~ Dominio avanzado de SQL.
~ Programación en Java.
~ Experiencia con plataformas Cloudera en la nube.
~ Familiaridad con herramientas de CI/CD: Git, Jenkins.
~ Valorable Scala o Python.
¿Diseñar y desarrollar pipelines de datos eficientes y escalables.
Gestionar y optimizar la infraestructura de datos (seguridad, rendimiento, escalabilidad).
Colaborar con equipos de análisis y desarrollo para facilitar el acceso a los datos.
Desarrollar APIs y asegurar la calidad de los datos.
Implementar procesos de automatización y flujos ETL/ELT.
Realizar análisis de rendimiento y optimización de consultas.
Supervisar y resolver incidencias en los sistemas de procesamiento de datos.
¿100% remoto.