Descripción de la oferta
En QuantIA Ingeniería y Consultoría transformamos procesos complejos a través de soluciones tecnologías de vanguardia como agentes de IA, Machine Learning, analítica avanzada y gemelos digitales.¿Tiene las cualificaciones y habilidades adecuadas para este trabajo? Descúbralo a continuación y pulse en "solicitar" para ser considerado.Nuestros socios van desde destacadas instituciones financieras a nivel mundial hasta empresas líderes en los sectores energético, telecomunicaciones e industrial.Nuestros Valores definen nuestra CulturaExcelencia Técnica: Nos apasiona el código limpio, la estructuración lógica y las arquitecturas escalables.Propiedad (Ownership): Cada ingeniero es el responsable final de su impacto. Aquí diseñas, implementas y respondes por tu arquitectura.Pragmatismo: Buscamos soluciones robustas que funcionen en producción, optimizando costes y rendimiento real, no solo modelos teóricos en local.Evolución Constante: El aprendizaje y la adopción de herramientas modernas son parte crítica de nuestro stack técnico.Tu Rol y Desafíos Técnicos en el EquipoComo Data Engineer, trabajarás codo con codo con el equipo técnico central en el diseño e implementación de los pipelines que ingestan, transforman y entregan datos críticos de infraestructura física hacia los equipos de analítica avanzada e IA en nuestro equipo de I+D+i.No gestionarás un sistema heredado o "legacy" — lo estás construyendo tú desde los cimientos bajo una mentalidad puramente Green Field.1. Arquitectura de Pipelines y Procesamiento EscalableDiseñar, implementar y mantener pipelines de ingesta y transformación distribuidos utilizando Python y Apache Spark (PySpark).Garantizar el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos procedentes de infraestructura física en tiempo real y batch, asegurando un rendimiento óptimo bajo entornos de alta carga.2. Orquestación, Plataforma y Control de CostesOrquestar, monitorizar y trazar el linaje de todos los pipelines de datos utilizando Dagster o similar como pieza central de automatización de nuestra arquitectura moderna.Operar, tunear y optimizar clústeres de Databricks, asumiendo la responsabilidad sobre la configuración de jobs, políticas de escalado eficiente y la gestión estratégica de costes de computación cloud.3. Gobernanza del Dato, Almacenamiento y CalidadGestionar el almacenamiento en Azure Data Lake Storage Gen2 y Delta Lake, definiendo minuciosamente la estructura de capas (Medallion Architecture: Bronze, Silver, Gold), naming conventions y políticas estrictas de control de acceso mediante Unity Catalog.Implementar frameworks avanzados de calidad de datos (Great Expectations o Soda) para asegurar la observabilidad, fiabilidad y consistencia del dato a lo largo de toda la cadena de procesamiento.Colaborar activamente en la definición de estándares, convenciones de código limpio y el diseño del ciclo de CI/CD de la plataforma de datos.Resumen del Stack Técnico de Infraestructura de DatosOrquestación: Dagster o similarProcesamiento: Python · PySpark · Apache SparkPlataforma: Databricks (Unity Catalog, Clusters, Jobs)Almacenamiento: Azure Data Lake Storage Gen2 · Delta LakeCI/CD: GitHub Actions o Azure DevOpsCalidad de Datos: Great Expectations o SodaRequisitos: Lo que buscamos en tiExperiencia Específica: Mínimo 3 años de experiencia demostrable en ingeniería de datos, habiendo diseñado, desplegado y operado plataformas de datos complejas en entornos reales de producción.Core Técnico: Dominio sólido y avanzado de Python orientado a la ingeniería de software/datos y experiencia real resolviendo cuellos de botella con Apache Spark / PySpark.Ecosistema Cloud & Databricks: Experiencia práctica operando Databricks (administración de Unity Catalog, gobernanza, optimización de consultas y jobs) y conocimiento profundo del almacenamiento estructurado sobre Azure Data Lake Gen2 y Delta Lake.Orquestación Moderna: Experiencia directa con Dagster. En su defecto, dominio profundo de orquestadores modernos (como Prefect o Airflow) acompañado de una fuerte motivación técnica para liderar la adopción de Dagster en nuestra infraestructura.Mentalidad Green Field: Capacidad demostrada para trabajar con alta autonomía en entornos de plataforma en fase temprana, tolerando la ambigüedad inherente al diseño desde cero y proponiendo proactivamente las mejores prácticas de la industria.Muy ValorableFormación Avanzada: Estar en posesión de un PhD (Doctorado) o Máster de investigación en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Física, Ingeniería o disciplinas cuantitativas equivalentes. Valoramos enormemente la capacidad metodológica, el pensamiento analítico abstracto y el rigor científico aplicados a la resolución de problemas complejos de datos e infraestructura que aporta un perfil investigador.¿Por qué elegir QuantIA?Proyectos Reales: Olvídate de picar código sobre parches de otros. Diseñarás la infraestructura de datos de desde cero.Entorno de Alto Rendimiento: Un equipo horizontal de ingenieros donde el rigor técnico, las matemáticas avanzadas y la innovación en producción son el día a día.Modelo Híbrido (Granada): Creemos en el valor de la colaboración presencial y la flexibilidad. Trabajamos con un modelo de 3 días en nuestras oficinas de Granada y 2 días de trabajo en remoto.¿Estás listo para el reto? xcskxlj Únete a QuantIA.#J-18808-Ljbffr
