Data Engineer Big Data (Spark / Pyspark / Azure Databricks)
Summary
Data Engineer designing and optimizing distributed data pipelines with Apache Spark, PySpark and Azure Databricks (Delta Lake), focusing on performance tuning, cost optimization and columnar processing, while collaborating directly with clients. Requires 3+ years' experience; 100% remote, €34,000 gross annual salary.
Modalidad: 100% remoto
Experiencia: Mínimo 3 años
SBA : 34.000€
En Métrica España, buscamos un/a Data Engineer con experiencia en entornos Big Data, procesamiento distribuido y optimización de cargas con Apache Spark, PySpark y Azure Databricks.
Buscamos una persona proactiva, autónoma y resolutiva, con una sólida base técnica y capacidad para trabajar directamente con cliente. Si te interesa diseñar soluciones de datos eficientes, escalables y robustas, y utilizar herramientas de IA para agilizar el desarrollo, ¡esta es tu oportunidad!
Responsabilidades Principales
- Diseño, desarrollo y mantenimiento de procesos de datos distribuidos con Apache Spark y PySpark.
- Desarrollo y optimización de pipelines ETL/ELT y diseño de datasets escalables.
- Análisis y mejora del rendimiento de procesos Spark: particionado, shuffles , persistencia, caché, ejecución de DAG, stages y gestión de memoria.
- Desarrollo de soluciones de procesamiento columnar mediante Pandas UDF, Vectorized UDF y Apache Arrow.
- Desarrollo y mantenimiento de soluciones en Azure Databricks y Delta Lake.
- Optimización de workloads , tiempos de ejecución, consumo de recursos y costes asociados a los procesos de datos.
- Aplicación de algoritmos distribuidos e iterativos para el procesamiento de grandes volúmenes de información.
- Uso de técnicas de Approximate Computing , como HyperLogLog, Bloom Filters, sketching y estadísticas de streaming , cuando sea necesario.
- Uso de herramientas de IA aplicadas al desarrollo —GenAI, Copilot y LLMs— para revisión de código, generación de pruebas, validación y mejora de la productividad.
- Colaboración directa con cliente y equipos técnicos para la toma de requisitos, definición de soluciones y comunicación del avance técnico.
- Documentación técnica de los desarrollos, pipelines y procesos implementados.
- Identificación y propuesta de mejoras continuas en calidad, eficiencia, rendimiento y robustez.
¿Qué ofrecemos?
- Contrato indefinido.
- Salario competitivo, acorde a la experiencia y conocimientos aportados.
- Oportunidades de desarrollo profesional y formación continua.
- Participación en proyectos de alto impacto tecnológico.
- Entorno de trabajo colaborativo e innovador.
- Flexibilidad horaria y modalidad de trabajo a definir.
Si eres un/a profesional de datos con experiencia en Spark, PySpark, Python y Azure Databricks, te motiva resolver retos de rendimiento y quieres trabajar directamente con cliente, ¡te invitamos a unirte a nuestro equipo en Métrica España!
Requisitos:
Requisitos Técnicos Indispensables
- Experiencia demostrable de al menos 3 años en Data Engineering, Big Data o desarrollo de soluciones de procesamiento distribuido.
- Experiencia sólida con Apache Spark y PySpark.
- Conocimientos avanzados de optimización en Spark:
- Particionado y shuffles .
- Persistencia y caché.
- DAG y stages .
- Gestión de memoria.
- Optimización de ejecución y rendimiento.
- Dominio de Python aplicado al tratamiento y procesamiento de datos.
- Experiencia con PySpark, Pandas y NumPy.
- Experiencia en diseño y desarrollo de procesos ETL/ELT, pipelines de datos y datasets.
- Experiencia con Azure Databricks y Delta Lake.
- Conocimientos de procesamiento de datos columnar con Pandas UDF, Vectorized UDF y Apache Arrow.
- Experiencia o conocimientos en algoritmos distribuidos e iterativos.
- Uso práctico de herramientas de IA para desarrollo de software, como GitHub Copilot, GenAI o LLMs, orientado a agilizar revisiones, pruebas y validaciones.
- Capacidad para comunicarse de manera técnica, clara y eficaz con cliente y equipos multidisciplinares.
Se valorará
- Conocimientos de Approximate Computing : HyperLogLog, Bloom Filters, sketching y estadísticas de datos en streaming .
- Experiencia en optimización de costes y rendimiento de cargas de trabajo en Azure Databricks.
- Conocimientos de arquitecturas Lakehouse y gestión de datos con Delta Lake.
- Experiencia trabajando en entornos Agile.