Data Engineer - Híbrido (Madrid)
Desde Sandav Consultores estamos en búsqueda de un Data Engineer para cliente ubicado en Madrid (zona de Arganzuela) con modalidad híbrida de trabajo (un mes se trabajará 2 días de manera presencial y 3 días de teletrabajo a la semana) y otro mes 100% remoto, alternando meses.
Responsabilidades:
1. Desarrollo de modelado de datos y pipelines con Spark y Scala para ingesta y transformación de datos de diferentes fuentes (Kafka, API, HDFS, bases de datos estructuradas, archivos) en HDFS, IBM Cloud Storage (generalmente en formato parquet) o bases de datos SQL/NoSQL.
2. Gestionar soluciones de almacenamiento de big data en plataformas como HDFS, IBM Cloud Storage, y bases de datos estructuradas y no estructuradas.
3. Transformación y control de calidad de datos, garantizando coherencia y precisión mediante lenguajes como Scala y SQL, y bibliotecas como Spark.
4. Implementar canales de CI/CD para automatización de despliegues, pruebas unitarias y gestión del desarrollo.
5. Migrar infraestructura de Hadoop a la nube (Kubernetes Engine, Object Storage, Spark, Airflow).
6. Implementar esquemas, consultas y vistas en bases de datos SQL/NoSQL como Oracle, Postgres o MongoDB.
7. Desarrollar y configurar canalizaciones de datos con scripts de shell y Airflow.
8. Realizar pruebas de validación para asegurar la precisión e integridad de los datos.
9. Redactar documentación técnica para garantizar la transferencia de conocimiento.
Se ofrece:
* Proyecto estable y contrato indefinido.
* Modalidad de trabajo híbrida con alternancia mensual entre presencial y remoto.
* Horario: lunes a jueves de 09:00 a 18:00, viernes y verano con horario intensivo, con flexibilidad de entrada entre 8:00 y 9:00 y salida a las 17:30.
* Beneficios: seguro médico opcional, retribución flexible con tickets restaurante, cursos de formación gratuitos.
* Ubicación: Madrid, España.
* Experiencia requerida: 2 a 5 años.
* Formación: Titulación universitaria de grado medio o superior.
* Salario: 36.000 - 42.000 euros anuales.
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