Cloud Azure Data Engineer

¿En qué consiste esta oportunidad?

En AMURA IT ampliamos nuestro área de Data y buscamos un / a Data Engineer con experiencia en entornos cloud (Azure) para trabajar en proyectos de integración, transformación y visualización de datos. Esta persona será clave en el diseño, desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos utilizando Azure Data Factory y Databricks , así como en la generación de dashboards con Power BI para la toma de decisiones del negocio.

¿Cuáles son los requisitos de acceso a la oferta?

Formación académica : Grado universitario en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física o similar. También se valorarán titulaciones de FP Grado Superior (DAM / DAW) con sólida experiencia.

Experiencia demostrable de al menos 2 - 3 años trabajando con Databricks y PySpark .

Conocimientos sólidos en Azure Data Factory y experiencia en la creación de pipelines de integración de datos.

Buen manejo de Python , especialmente orientado a procesamiento de datos con PySpark .

Experiencia con Power BI : modelado de datos, creación de dashboards, DAX.

Conocimientos avanzados en SQL y en manejo de grandes volúmenes de datos.

Conocimiento sólidos en plataformas cloud, preferiblemente Microsoft Azure .

Capacidad analítica, autonomía y habilidades de comunicación.

¿Cuáles serán mis responsabilidades en el día a día?

Análisis e integración de diversas fuentes de datos, tanto internas como externas, para facilitar su análisis y uso.

Diseñar y desarrollar pipelines de datos escalables y eficientes en Azure Data Factory .

Implementar procesos ETL / ELT en Databricks utilizando PySpark para procesar grandes volúmenes de datos.

Desarrollar scripts en Python orientados al procesamiento y transformación de datos.

Colaborar con equipos de negocio y analítica para entender requerimientos y transformar datos en información útil.

Crear y mantener informes interactivos y dashboards en Power BI .

Optimizar el rendimiento de las soluciones de datos y asegurar su escalabilidad.

Documentar procesos técnicos y participar en revisiones de código y buenas prácticas.

Garantizar la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos procesados.