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About MDW MDW is a leading consulting company specialized in Data, AI and BizApps, with offices in Geneva and Madrid. Recognized as Microsoft Partner of the Year with multiple awards, we help major organizations transform their business with Azure, Microsoft Fabric, Databricks and AI technologies. Your Role We are looking for a Data Engineer to join our team and work on cutting-edge, enterprise-scale Data projects with solid expertise in Microsoft Fabric and Azure Data Platform, a proven consulting background, and strong interpersonal skills to support clients technically and in project management and delivery governance. What You Will Do • Design and deliver enterprise-scale Microsoft Fabric and Azure data solutions, building robust pipelines and scalable data architectures across complex environments., • Build and evolve Data Solutions on Azure, Microsoft Fabric and Databricks., • Take end-to-end ownership of data pipelines, from data processing to BI-ready datasets., • Deliver real consulting projects across industries, working in Agile teams and reacting quickly to evolving requirements., • Provide personalized support to clients, working closely with them on-site in a hybrid model, ensuring effective collaboration and solutions that align with their business objectives., • Build lasting relationships with end business stakeholders and own the commitments made to them., • Collaborate with an international team of experts at MDW to grow together. Technical Requirements • Experience with Databricks, Azure Data Platform and Microsoft Fabric, • Experience with Azure services (Data Lake, Data Factory, Functions, Logic Apps, etc.), • Strong skills in Python/PySpark and SQL, • Experience with data modelling: star schemas, snowflake schemas and medallion architecture, • Experience with CI/CD using Azure DevOps Nice to Have • Experience designing real-time workflows using technologies such as Kafka, • Knowledge of Infrastructure as Code (IaC) using Terraform, Bicep, ARM or Pulumi, • Knowledge of Structured Streaming, Delta Live Tables, Fabric Eventhouse, etc., • Experience with Master Data Management (MDM) and data governance tools such as Microsoft Purview Soft Skills & Language • Ability to make and honour commitments, • Ability to build relationships with end business stakeholders, • Strong client communication skills, ensuring effective management and a positive experience throughout the project, • Experience working in an Agile environment, • Fluent in Spanish and English What We Offer • Permanent employee contract (Spanish payroll)., • 100% remote within Spain, flexible working environment., • 30 days of paid vacation., • 3 Team Building events per year, • Dedicated budget for training and certifications., • Hands-on work with Generative AI, RAG and agent-based architectures., • Ownership across the full lifecycle of cloud-based AI applications., • Modern Azure-based stack., • Client-facing project work, where we aim to keep stable teams together across projects whenever possible., • Compensation: 35K-45K, • Location Requirement: Candidates must reside and have legal authorization to work in Spain.

🚀 Data Engineer — Databricks / PySpark 📊 Los datos están en el centro de algunas de las transformaciones tecnológicas más importantes de las grandes organizaciones. En AXPE Consulting seguimos reforzando nuestra práctica de Data & Analytics y queremos conocer profesionales con experiencia en ingeniería de datos que quieran seguir creciendo en proyectos de gran escala. Participamos en entornos donde tecnologías como Databricks, Spark, PySpark y Cloud tienen un papel protagonista: construcción y evolución de plataformas Data, procesamiento de grandes volúmenes de información, pipelines de datos y arquitecturas Data Lake / Lakehouse. 🚀 Buscamos Data Engineers para proyectos actuales y futuros, con interés en continuar evolucionando técnicamente y afrontar nuevos retos dentro del ecosistema Data. 🎯 ¿Qué buscamos? ✅ Experiencia profesional como Data Engineer / Big Data Engineer. ✅ Desarrollo con Python y PySpark. ✅ Experiencia con Apache Spark. ✅ Buen nivel de SQL. ✅ Experiencia con Databricks o plataformas equivalentes. ✅ Diseño, desarrollo y mantenimiento de pipelines ETL/ELT. ✅ Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos. ⭐ ¿Qué conocimientos suman? 🔹 Airflow. 🔹 Kafka y arquitecturas Streaming. 🔹 Delta Lake / arquitecturas Lakehouse. 🔹 AWS, Azure o GCP. 🔹 S3, Glue, EMR, Athena, ADF. 🔹 Terraform / Infrastructure as Code. 🔹 CI/CD aplicado a Data. 🔹 Scala. 🔹 Experiencia en banca, fintech o servicios financieros. 🌱 ¿Qué puedes encontrar en AXPE? 📈 Crecimiento técnico y profesional dentro de proyectos Data de gran escala. ☁️ Entornos modernos de Cloud, Big Data y Lakehouse. 🏦 Participación en proyectos tecnológicos para grandes organizaciones y entidades financieras. 🎓 Formación continua y desarrollo de nuevas competencias técnicas. 🔄 Posibilidad de evolucionar entre diferentes tecnologías, proyectos y clientes a lo largo de tu carrera. 📍 Condiciones 💰 38.000 – 50.000 € brutos/año, en función de experiencia y conocimientos. ⭐ Para perfiles con un seniority especialmente alto podremos valorar condiciones superiores. 🏠 100% remoto desde España. 📄 Contrato indefinido con AXPE Consulting. 🤝 Sobre el proceso No buscamos únicamente cubrir una necesidad puntual. Queremos conocer profesionales con los que podamos construir una relación a largo plazo y contactar cuando exista un proyecto alineado con su experiencia, intereses y expectativas. 📩 Si quieres seguir creciendo dentro del mundo Data, queremos conocerte. #DataEngineer #BigData #Databricks #PySpark #ApacheSpark #Python #SQL #DataEngineering #Lakehouse #Cloud #AWS #Azure #DataJobs #EmpleoIT #TrabajoRemoto #AXPEConsulting

• Data Engineer (AWS / PySpark / Kafka), • 100% remoto Sobre el perfil: Buscamos un/a Desarrollador/a Big Data con experiencia en entornos AWS para incorporarse a un proyecto de gran envergadura. Formarás parte de un equipo técnico especializado en el desarrollo, mantenimiento y optimización de soluciones Big Data, trabajando con tecnologías como PySpark, Spark Streaming, Kafka y AWS para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Funciones: • Desarrollo y mantenimiento de procesos de datos utilizando PySpark., • Diseño, construcción y optimización de pipelines de datos en entornos AWS., • Desarrollo de procesos ETL/ELT para el tratamiento de grandes volúmenes de información., • Implementación de soluciones de procesamiento en tiempo real mediante Spark Streaming y Kafka., • Transformación y explotación de datos mediante SQL., • Gestión de tablas y almacenamiento utilizando Iceberg y/o Delta Lake., • Automatización de procesos mediante Python., • Colaboración con equipos multidisciplinares bajo metodologías ágiles., • Control de versiones y colaboración mediante GitHub. Perfil buscado (H/M/D): • Más de 3 años de experiencia Big Data o Ingeniería de Datos., • Experiencia avanzada en Python y PySpark., • Experiencia avanzada en AWS (Amazon Web Services)., • Experiencia con Apache Spark y Spark Streaming., • Dominio de SQL para transformación y explotación de datos., • Experiencia con Apache Kafka o sistemas de mensajería similares., • Experiencia trabajando con Iceberg y/o Delta Lake., • Conocimientos de GitHub para control de versiones., • Valorable experiencia con Scala., • Qué ofrecemos Qué ofrecemos: • Proyecto de larga duración con tecnologías Big Data de última generación., • Modalidad 100% remota desde cualquier punto de España., • Incorporación a un equipo altamente especializado., • Entorno tecnológico innovador y colaborativo., • Oportunidades de crecimiento profesional y aprendizaje continuo., • Salario competitivo en función de la experiencia aportada. Siguientes pasos: • Si estás interesado en esta oferta, haz click en "aplicar ahora" para enviar una copia actualizada de tu CV.

Data Architect Location: Remote from Spain (an indefinite Spanish employment contract) We are hiring a Data Architect to join an Intellias delivery team on a large-scale enterprise data platform migration programme for a financial services client. This is a hands-on architect role. You will co-own the pattern library with the client’s architecture team, write reference implementations, and unblock engineering decisions across the programme. Project Overview: Our client is an independent, active global asset manager with over R3 trillion in assets under management. They are executing a firm-wide data strategy to govern, manage and engineer data as a product across more than 70 business-owned sub-domains. As part of this, they are migrating to Databricks as the foundational layer of their Enterprise Data Platform, adopting a lakehouse architecture built on open formats, declarative pipelines and Unity Catalog. Requirements: • 10+ years of data platform architecture experience, with several years on Databricks in production., • Deep hands-on knowledge of Delta Lake, Unity Catalog, Lakeflow Declarative Pipelines, Spark, Photon and Databricks Asset Bundles., • Strong data modelling: entity resolution, slowly changing dimensions, event and state modelling, semantic layer design., • Experience designing Azure-native EDP topologies (workspaces, clusters, network, identity, cost controls)., • Experience implementing enterprise data catalogues (Collibra, Purview, Alation, AWS DataZone or similar) integrated with a technical catalogue., • Comfortable writing reference code, reviewing PRs and pairing with engineers., • Fluent working English. Nice to have: • Active Databricks certifications, • Prior exposure to investment management platforms, asset management operations data, market data feeds from major providers, • CDMP DAMA or TOGAF certification., • Experience applying agentic engineering tooling to platform work, including MCP-connected Databricks or cloud servers. Responsibilities: • Own the Lakehouse architecture, Unity Catalog design and medallion standards that every domain team builds against., • Author and maintain Architecture Decision Records for the platform., • Design integration patterns for ingestion, processing and serving, and codify them as reusable reference implementations., • Review domain designs and contribute to code reviews., • Co-own the reference pattern library and evolve it wave over wave., • Design FinOps guardrails and observability across the platform., • Contribute to agent rules and skill definitions so architectural standards are enforced by generation rather than documentation. Why this position: • Own the architecture of a large-scale enterprise data platform migration from the ground up — reference patterns, Unity Catalog design and medallion standards that every domain team builds against. You'll work at the leading edge of the Databricks ecosystem on a high-stakes lakehouse build, applying agentic engineering tooling to enforce standards through generation rather than documentation, and shaping the platform's technical foundations alongside a parallel data governance workstream.

Data Architect Location: Remote from Spain (an indefinite Spanish employment contract) We are hiring a Data Architect to join an Intellias delivery team on a large-scale enterprise data platform migration programme for a financial services client. This is a hands-on architect role. You will co-own the pattern library with the client’s architecture team, write reference implementations, and unblock engineering decisions across the programme. Project Overview: Our client is an independent, active global asset manager with over R3 trillion in assets under management. They are executing a firm-wide data strategy to govern, manage and engineer data as a product across more than 70 business-owned sub-domains. As part of this, they are migrating to Databricks as the foundational layer of their Enterprise Data Platform, adopting a lakehouse architecture built on open formats, declarative pipelines and Unity Catalog. Requirements: • 10+ years of data platform architecture experience, with several years on Databricks in production., • Deep hands-on knowledge of Delta Lake, Unity Catalog, Lakeflow Declarative Pipelines, Spark, Photon and Databricks Asset Bundles., • Strong data modelling: entity resolution, slowly changing dimensions, event and state modelling, semantic layer design., • Experience designing Azure-native EDP topologies (workspaces, clusters, network, identity, cost controls)., • Experience implementing enterprise data catalogues (Collibra, Purview, Alation, AWS DataZone or similar) integrated with a technical catalogue., • Comfortable writing reference code, reviewing PRs and pairing with engineers., • Fluent working English. Nice to have: • Active Databricks certifications, • Prior exposure to investment management platforms, asset management operations data, market data feeds from major providers, • CDMP DAMA or TOGAF certification., • Experience applying agentic engineering tooling to platform work, including MCP-connected Databricks or cloud servers. Responsibilities: • Own the Lakehouse architecture, Unity Catalog design and medallion standards that every domain team builds against., • Author and maintain Architecture Decision Records for the platform., • Design integration patterns for ingestion, processing and serving, and codify them as reusable reference implementations., • Review domain designs and contribute to code reviews., • Co-own the reference pattern library and evolve it wave over wave., • Design FinOps guardrails and observability across the platform., • Contribute to agent rules and skill definitions so architectural standards are enforced by generation rather than documentation. Why this position: • Own the architecture of a large-scale enterprise data platform migration from the ground up — reference patterns, Unity Catalog design and medallion standards that every domain team builds against. You'll work at the leading edge of the Databricks ecosystem on a high-stakes lakehouse build, applying agentic engineering tooling to enforce standards through generation rather than documentation, and shaping the platform's technical foundations alongside a parallel data governance workstream.

Arquitecto/a de Datos - Banca y Lakehouse 🏦 En Shakers colaboramos con una entidad financiera de referencia en España para incorporar un/a Arquitecto/a de Datos que lidere la evolución de su ecosistema de datos corporativo. Proyecto remoto con impacto directo en las capacidades analíticas, regulatorias y de inteligencia artificial de la entidad. El reto La entidad necesita una referencia técnica que diseñe y haga evolucionar su arquitectura de datos para que la información pueda capturarse, integrarse, almacenarse, compartirse y explotarse de forma segura, gobernada y eficiente. El reto combina el diseño end-to-end (desde sistemas transaccionales hasta plataformas analíticas tipo lakehouse) con la implicación directa en la construcción de las soluciones, trabajando codo con codo con equipos de negocio, arquitectura, desarrollo, datos y gobierno. Prima el equilibrio entre necesidades de negocio, exigencias regulatorias del sector financiero y sostenibilidad tecnológica a largo plazo. Responsabilidades • Diseñar y documentar la arquitectura de datos empresarial de la entidad., • Analizar y resolver problemas complejos de integración, modelado y gestión del dato., • Participar activamente en la construcción de las soluciones, verificando la coherencia entre diseño e implementación., • Actuar como interlocutor técnico entre negocio, arquitectura, desarrollo, datos y gobierno., • Definir modelos de datos alineados con arquitecturas orientadas a eventos, APIs y dominios de negocio., • Impulsar la reutilización, estandarización e interoperabilidad de datos entre dominios funcionales. Requisitos • Más de 5 años de experiencia en arquitectura de datos, diseñando y construyendo plataformas y soluciones de datos empresariales., • Experiencia en modelado conceptual, lógico y físico de datos para entornos operacionales y analíticos., • Experiencia con arquitecturas modernas de datos: Data Lake, Data Warehouse y Lakehouse., • Conocimiento de formatos abiertos para analítica a gran escala (Parquet, Avro, ORC, Iceberg, Delta Lake o similares)., • Experiencia en arquitecturas de datos en tiempo real basadas en eventos, mensajería y streaming., • Diseño de ecosistemas de integración basados en APIs, eventos y patrones desacoplados., • Experiencia en plataformas cloud de datos y entornos híbridos., • Diseño de arquitecturas que habiliten analítica avanzada, Machine Learning e Inteligencia Artificial., • Conocimiento de gobierno del dato: catálogo, linaje, calidad y ciclo de vida de la información., • Conocimiento del framework BIAN aplicado a arquitecturas de datos bancarias., • Experiencia previa en arquitectura de datos en el sector financiero o bancario., • Conocimiento de normativas del sector (GDPR, PCI DSS, DORA, EBA Guidelines) y sus implicaciones en auditoría y trazabilidad., • Conocimiento de mecanismos de protección del dato: cifrado, tokenización, anonimización, pseudonimización y control de acceso. Se valora • Experiencia en programas de transformación de datos corporativos o implantación de plataformas de datos empresariales., • Conocimiento de Data Mesh y arquitecturas orientadas a producto de datos., • Experiencia modernizando ecosistemas de datos legacy e integrándolos con entornos cloud., • Conocimiento de plataformas MDM y modelos de referencia para datos maestros., • Experiencia en modelos semánticos y gestión de metadatos., • Conocimiento de Mainframe y su integración con plataformas modernas de datos., • Certificaciones en arquitectura de datos, cloud o gobierno del dato., • Conocimiento de marcos DAMA DMBOK, DCAM o equivalentes. ¿Por qué este proyecto? • Proyecto 100% remoto y a largo plazo., • Rol de referencia técnica con impacto directo en la arquitectura de datos corporativa de una entidad financiera de referencia., • Alcance end-to-end: desde sistemas transaccionales hasta capacidades analíticas, regulatorias y de inteligencia artificial. Si esto encaja con tu perfil o con alguien de tu entorno, aplica o comparte. Nos ponemos en contacto enseguida 🙌 #DataArchitecture #Lakehouse #DataGovernance #Banca #Freelance #Shakers

Buscamos un/a Data Engineer Senior para diseñar y operar la plataforma de datos que alimenta un sistema de pricing dinámico e inteligencia de negocio en entornos retail de alto volumen. La persona seleccionada será el referente técnico de la arquitectura de datos: desde la ingesta de fuentes operacionales (ERP, POS, e-commerce, footfall) hasta la exposición de datos listos para consumo por modelos de ML y herramientas de BI. El rol requiere dominio profundo de Databricks como plataforma central y sólido conocimiento de la arquitectura Medallion (Bronze / Silver / Gold), así como experiencia en modelado de datos dimensional y capacidad para trabajar con Azure Data Factory como orquestador de pipelines — aunque la mayor parte del trabajo de transformación residirá en Databricks. 1. Responsabilidades principales Arquitectura y plataforma de datos ● Diseño y evolución de la arquitectura Medallion (Bronze → Silver → Gold) sobre Databricks / Delta Lake. ● Definición de estándares de ingesta, particionado, compactación y versionado de tablas Delta. ● Gobierno de la plataforma: Unity Catalog, gestión de permisos, linaje de datos y calidad (Great Expectations o similar). ● Evaluación y decisión de patrones de procesamiento: batch, micro-batch (Structured Streaming) y near real-time según el caso de uso. Modelado de datos ● Diseño de modelos dimensionales (esquemas estrella y copo de nieve) orientados a casos de uso de pricing, forecasting y personalización. ● Definición de tablas de hechos y dimensiones: transacciones POS, catálogo de productos, maestro de tiendas, calendario promocional. ● Colaboración con el equipo de ML para diseñar y mantener el feature store sobre la capa Gold. ● Documentación del modelo de datos en un catálogo semántico accesible para usuarios de negocio y analítica. Pipelines e ingesta ● Construcción de pipelines de ingesta desde fuentes heterogéneas: ERP (SAP u otros), POS, APIs de e-commerce, feeds de Retail Media, NPS. ● Uso de Azure Data Factory para orquestación de movimientos de datos entre sistemas origen y el lakehouse — con preferencia por mantener la lógica de transformación en Databricks (PySpark / SQL). ● Implementación de patrones de ingesta incremental (CDC, watermark, upsert con Delta Merge) para minimizar latencia y coste. ● Testing de pipelines: validaciones de schema, checks de completitud y pruebas de regresión sobre datos. Operación y fiabilidad ● Monitorización de jobs en Databricks Workflows: alertas, reintentos y gestión de dependencias. ● Optimización de costes de cómputo: sizing de clusters, uso de Photon, Auto Loader y optimizaciones de Delta (OPTIMIZE / ZORDER). ● Soporte a incidencias de datos en producción (on-call rotatorio con el equipo). Colaboración ● Trabajo estrecho con Data Scientists para garantizar que el feature store cubra los requisitos de los modelos de pricing y recomendación. ● Acompañamiento a analistas de negocio en la definición de métricas y KPIs sobre la capa Gold. ● Participación en code reviews, definición de convenciones de nombrado y estándares de calidad del equipo. 1. Requisitos Imprescindibles ● 5+ años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos. ● Databricks: experiencia sólida con Databricks como plataforma principal; Delta Lake, Databricks Workflows, Unity Catalog. ● Arquitectura Medallion: diseño e implementación de capas Bronze / Silver / Gold con criterios claros de granularidad, particionado y SLA por capa. ● Modelado de datos: dominio de modelado dimensional (Kimball); diseño de esquemas estrella y copo de nieve; definición de claves surrogadas, SCDs y tablas de hechos. ● Lenguajes: PySpark y SQL avanzado (window functions, CTEs, optimización de queries). ● Azure Data Factory: conocimiento funcional para orquestación y movimiento de datos; no es necesario dominio profundo. ● Experiencia con patrones de ingesta incremental: CDC, watermark, Delta Merge / upsert. ● Familiaridad con control de versiones (Git) y prácticas de DataOps básicas. Valorables ● Experiencia en retail, travel retail o sectores con datos transaccionales de alto volumen. ● Conocimiento de herramientas de calidad de datos: Great Expectations, Soda o similar. ● Experiencia con dbt (data build tool) para transformaciones SQL sobre la capa Silver/Gold. ● Familiaridad con eventos en streaming: Kafka, Event Hubs o Databricks Structured Streaming. ● Conocimiento de herramientas de catálogo y linaje: Purview, Alation o Unity Catalog avanzado. ● Experiencia colaborando con equipos de ML en el diseño de feature stores (Feast, Tecton o solución custom).

🚀 Data Engineer — Databricks / PySpark 📊 Los datos están en el centro de algunas de las transformaciones tecnológicas más importantes de las grandes organizaciones. En AXPE Consulting seguimos reforzando nuestra práctica de Data & Analytics y queremos conocer profesionales con experiencia en ingeniería de datos que quieran seguir creciendo en proyectos de gran escala. Participamos en entornos donde tecnologías como Databricks, Spark, PySpark y Cloud tienen un papel protagonista: construcción y evolución de plataformas Data, procesamiento de grandes volúmenes de información, pipelines de datos y arquitecturas Data Lake / Lakehouse. 🚀 Buscamos Data Engineers para proyectos actuales y futuros, con interés en continuar evolucionando técnicamente y afrontar nuevos retos dentro del ecosistema Data. 🎯 ¿Qué buscamos? ✅ Experiencia profesional como Data Engineer / Big Data Engineer. ✅ Desarrollo con Python y PySpark. ✅ Experiencia con Apache Spark. ✅ Buen nivel de SQL. ✅ Experiencia con Databricks o plataformas equivalentes. ✅ Diseño, desarrollo y mantenimiento de pipelines ETL/ELT. ✅ Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos. ⭐ ¿Qué conocimientos suman? 🔹 Airflow. 🔹 Kafka y arquitecturas Streaming. 🔹 Delta Lake / arquitecturas Lakehouse. 🔹 AWS, Azure o GCP. 🔹 S3, Glue, EMR, Athena, ADF. 🔹 Terraform / Infrastructure as Code. 🔹 CI/CD aplicado a Data. 🔹 Scala. 🔹 Experiencia en banca, fintech o servicios financieros. 🌱 ¿Qué puedes encontrar en AXPE? 📈 Crecimiento técnico y profesional dentro de proyectos Data de gran escala. ☁️ Entornos modernos de Cloud, Big Data y Lakehouse. 🏦 Participación en proyectos tecnológicos para grandes organizaciones y entidades financieras. 🎓 Formación continua y desarrollo de nuevas competencias técnicas. 🔄 Posibilidad de evolucionar entre diferentes tecnologías, proyectos y clientes a lo largo de tu carrera. 📍 Condiciones 💰 38.000 – 50.000 € brutos/año, en función de experiencia y conocimientos. ⭐ Para perfiles con un seniority especialmente alto podremos valorar condiciones superiores. 🏠 100% remoto desde España. 📄 Contrato indefinido con AXPE Consulting. 🤝 Sobre el proceso No buscamos únicamente cubrir una necesidad puntual. Queremos conocer profesionales con los que podamos construir una relación a largo plazo y contactar cuando exista un proyecto alineado con su experiencia, intereses y expectativas. 📩 Si quieres seguir creciendo dentro del mundo Data, queremos conocerte. #DataEngineer #BigData #Databricks #PySpark #ApacheSpark #Python #SQL #DataEngineering #Lakehouse #Cloud #AWS #Azure #DataJobs #EmpleoIT #TrabajoRemoto #AXPEConsulting

• Data Engineer (AWS / PySpark / Kafka), • 100% remoto Sobre el perfil: Buscamos un/a Desarrollador/a Big Data con experiencia en entornos AWS para incorporarse a un proyecto de gran envergadura. Formarás parte de un equipo técnico especializado en el desarrollo, mantenimiento y optimización de soluciones Big Data, trabajando con tecnologías como PySpark, Spark Streaming, Kafka y AWS para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Funciones: • Desarrollo y mantenimiento de procesos de datos utilizando PySpark., • Diseño, construcción y optimización de pipelines de datos en entornos AWS., • Desarrollo de procesos ETL/ELT para el tratamiento de grandes volúmenes de información., • Implementación de soluciones de procesamiento en tiempo real mediante Spark Streaming y Kafka., • Transformación y explotación de datos mediante SQL., • Gestión de tablas y almacenamiento utilizando Iceberg y/o Delta Lake., • Automatización de procesos mediante Python., • Colaboración con equipos multidisciplinares bajo metodologías ágiles., • Control de versiones y colaboración mediante GitHub. Perfil buscado (H/M/D): • Más de 3 años de experiencia Big Data o Ingeniería de Datos., • Experiencia avanzada en Python y PySpark., • Experiencia avanzada en AWS (Amazon Web Services)., • Experiencia con Apache Spark y Spark Streaming., • Dominio de SQL para transformación y explotación de datos., • Experiencia con Apache Kafka o sistemas de mensajería similares., • Experiencia trabajando con Iceberg y/o Delta Lake., • Conocimientos de GitHub para control de versiones., • Valorable experiencia con Scala., • Qué ofrecemos Qué ofrecemos: • Proyecto de larga duración con tecnologías Big Data de última generación., • Modalidad 100% remota desde cualquier punto de España., • Incorporación a un equipo altamente especializado., • Entorno tecnológico innovador y colaborativo., • Oportunidades de crecimiento profesional y aprendizaje continuo., • Salario competitivo en función de la experiencia aportada. Siguientes pasos: • Si estás interesado en esta oferta, haz click en "aplicar ahora" para enviar una copia actualizada de tu CV.

Arquitecto/a de Datos - Banca y Lakehouse 🏦 En Shakers colaboramos con una entidad financiera de referencia en España para incorporar un/a Arquitecto/a de Datos que lidere la evolución de su ecosistema de datos corporativo. Proyecto remoto con impacto directo en las capacidades analíticas, regulatorias y de inteligencia artificial de la entidad. El reto La entidad necesita una referencia técnica que diseñe y haga evolucionar su arquitectura de datos para que la información pueda capturarse, integrarse, almacenarse, compartirse y explotarse de forma segura, gobernada y eficiente. El reto combina el diseño end-to-end (desde sistemas transaccionales hasta plataformas analíticas tipo lakehouse) con la implicación directa en la construcción de las soluciones, trabajando codo con codo con equipos de negocio, arquitectura, desarrollo, datos y gobierno. Prima el equilibrio entre necesidades de negocio, exigencias regulatorias del sector financiero y sostenibilidad tecnológica a largo plazo. Responsabilidades • Diseñar y documentar la arquitectura de datos empresarial de la entidad., • Analizar y resolver problemas complejos de integración, modelado y gestión del dato., • Participar activamente en la construcción de las soluciones, verificando la coherencia entre diseño e implementación., • Actuar como interlocutor técnico entre negocio, arquitectura, desarrollo, datos y gobierno., • Definir modelos de datos alineados con arquitecturas orientadas a eventos, APIs y dominios de negocio., • Impulsar la reutilización, estandarización e interoperabilidad de datos entre dominios funcionales. Requisitos • Más de 5 años de experiencia en arquitectura de datos, diseñando y construyendo plataformas y soluciones de datos empresariales., • Experiencia en modelado conceptual, lógico y físico de datos para entornos operacionales y analíticos., • Experiencia con arquitecturas modernas de datos: Data Lake, Data Warehouse y Lakehouse., • Conocimiento de formatos abiertos para analítica a gran escala (Parquet, Avro, ORC, Iceberg, Delta Lake o similares)., • Experiencia en arquitecturas de datos en tiempo real basadas en eventos, mensajería y streaming., • Diseño de ecosistemas de integración basados en APIs, eventos y patrones desacoplados., • Experiencia en plataformas cloud de datos y entornos híbridos., • Diseño de arquitecturas que habiliten analítica avanzada, Machine Learning e Inteligencia Artificial., • Conocimiento de gobierno del dato: catálogo, linaje, calidad y ciclo de vida de la información., • Conocimiento del framework BIAN aplicado a arquitecturas de datos bancarias., • Experiencia previa en arquitectura de datos en el sector financiero o bancario., • Conocimiento de normativas del sector (GDPR, PCI DSS, DORA, EBA Guidelines) y sus implicaciones en auditoría y trazabilidad., • Conocimiento de mecanismos de protección del dato: cifrado, tokenización, anonimización, pseudonimización y control de acceso. Se valora • Experiencia en programas de transformación de datos corporativos o implantación de plataformas de datos empresariales., • Conocimiento de Data Mesh y arquitecturas orientadas a producto de datos., • Experiencia modernizando ecosistemas de datos legacy e integrándolos con entornos cloud., • Conocimiento de plataformas MDM y modelos de referencia para datos maestros., • Experiencia en modelos semánticos y gestión de metadatos., • Conocimiento de Mainframe y su integración con plataformas modernas de datos., • Certificaciones en arquitectura de datos, cloud o gobierno del dato., • Conocimiento de marcos DAMA DMBOK, DCAM o equivalentes. ¿Por qué este proyecto? • Proyecto 100% remoto y a largo plazo., • Rol de referencia técnica con impacto directo en la arquitectura de datos corporativa de una entidad financiera de referencia., • Alcance end-to-end: desde sistemas transaccionales hasta capacidades analíticas, regulatorias y de inteligencia artificial. Si esto encaja con tu perfil o con alguien de tu entorno, aplica o comparte. Nos ponemos en contacto enseguida 🙌 #DataArchitecture #Lakehouse #DataGovernance #Banca #Freelance #Shakers

🚀 Data Engineer — Databricks / PySpark 📊 Los datos están en el centro de algunas de las transformaciones tecnológicas más importantes de las grandes organizaciones. En AXPE Consulting seguimos reforzando nuestra práctica de Data & Analytics y queremos conocer profesionales con experiencia en ingeniería de datos que quieran seguir creciendo en proyectos de gran escala. Participamos en entornos donde tecnologías como Databricks, Spark, PySpark y Cloud tienen un papel protagonista: construcción y evolución de plataformas Data, procesamiento de grandes volúmenes de información, pipelines de datos y arquitecturas Data Lake / Lakehouse. 🚀 Buscamos Data Engineers para proyectos actuales y futuros, con interés en continuar evolucionando técnicamente y afrontar nuevos retos dentro del ecosistema Data. 🎯 ¿Qué buscamos? ✅ Experiencia profesional como Data Engineer / Big Data Engineer. ✅ Desarrollo con Python y PySpark. ✅ Experiencia con Apache Spark. ✅ Buen nivel de SQL. ✅ Experiencia con Databricks o plataformas equivalentes. ✅ Diseño, desarrollo y mantenimiento de pipelines ETL/ELT. ✅ Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos. ⭐ ¿Qué conocimientos suman? 🔹 Airflow. 🔹 Kafka y arquitecturas Streaming. 🔹 Delta Lake / arquitecturas Lakehouse. 🔹 AWS, Azure o GCP. 🔹 S3, Glue, EMR, Athena, ADF. 🔹 Terraform / Infrastructure as Code. 🔹 CI/CD aplicado a Data. 🔹 Scala. 🔹 Experiencia en banca, fintech o servicios financieros. 🌱 ¿Qué puedes encontrar en AXPE? 📈 Crecimiento técnico y profesional dentro de proyectos Data de gran escala. ☁️ Entornos modernos de Cloud, Big Data y Lakehouse. 🏦 Participación en proyectos tecnológicos para grandes organizaciones y entidades financieras. 🎓 Formación continua y desarrollo de nuevas competencias técnicas. 🔄 Posibilidad de evolucionar entre diferentes tecnologías, proyectos y clientes a lo largo de tu carrera. 📍 Condiciones 💰 38.000 – 50.000 € brutos/año, en función de experiencia y conocimientos. ⭐ Para perfiles con un seniority especialmente alto podremos valorar condiciones superiores. 🏠 100% remoto desde España. 📄 Contrato indefinido con AXPE Consulting. 🤝 Sobre el proceso No buscamos únicamente cubrir una necesidad puntual. Queremos conocer profesionales con los que podamos construir una relación a largo plazo y contactar cuando exista un proyecto alineado con su experiencia, intereses y expectativas. 📩 Si quieres seguir creciendo dentro del mundo Data, queremos conocerte. #DataEngineer #BigData #Databricks #PySpark #ApacheSpark #Python #SQL #DataEngineering #Lakehouse #Cloud #AWS #Azure #DataJobs #EmpleoIT #TrabajoRemoto #AXPEConsulting

Senior Data Engineer(Databricks) Location: Remote from Spain (an indefinite Spanish employment contract) We are hiring a Senior Data Engineer to join an Intellias delivery team on a large-scale enterprise data platform migration programme for a financial services client. This is a hands-on senior role. You will write production code every week, own architectural decisions on your workstream, and mentor a paired mid-level engineer. Project Overview: Our client is an independent, active global asset manager with over R3 trillion in assets under management. They are executing a firm-wide data strategy to govern, manage and engineer data as a product across more than 70 business-owned sub-domains. As part of this, they are migrating to Databricks as the foundational layer of their Enterprise Data Platform, adopting a lakehouse architecture built on open formats, declarative pipelines and Unity Catalog. Requirements: • 6+ years of data engineering experience, with at least the last three years on Databricks in production., • Deep hands-on experience with medallion / Lakehouse architecture, Delta Lake, Unity Catalog, Lakeflow Declarative Pipelines and Databricks Asset Bundles., • Strong python, PySpark and SQL, comfortable diagnosing performance issues on large workloads through Spark UI and Photon., • Real production experience with streaming ingestion (Kafka Structured Streaming, Auto Loader) and CDC patterns., • Experience implementing data quality at scale (Great Expectations or equivalent), plus lineage, cataloguing and access control., • CI/CD on data platforms through Azure DevOps or GitHub Actions, with infrastructure as code (Terraform or equivalent)., • Fluent working English. Nice to have • Active Databricks certifications, • Prior exposure to investment management platforms, asset management operations data, market data feeds from major providers, • CDMP DAMA certification or equivalent data governance credential., • Experience applying agentic engineering tooling to production data engineering (not just personal productivity), including MCP-connected Databricks or cloud servers. Responsibilities: • Perform the end-to-end delivery of one or more priority data domains on Azure Databricks., • Design and build medallion (Bronze / Silver / Gold) pipelines using Lakeflow Declarative Pipelines, Auto Loader, Structured Streaming and Delta Lake with Liquid Clustering., • Register curated data products in Unity Catalog with the correct tags, masks, row filters, lineage and access policies., • Implement data quality gates at the Silver-to-Gold boundary, and refine rules with domain stewards., • Package and deploy work using Databricks Asset Bundles through Azure DevOps CI/CD, • Write automated tests and documentation, • Work at AI-as-Collaborator level today with a path to AI-as-Orchestrator, using Claude Code, Databricks Assistant, GitHub Copilot and MCP-connected agent tooling to accelerate the recurring parts of pipeline build, test and deploy. Why this position: Build within a large-scale enterprise data platform migration from day one, designing and delivering the pipelines, ingestion patterns and domain migrations that bring a 70+ sub-domain data strategy to life. You'll work hands-on with the leading edge of the Databricks ecosystem on a high-stakes lakehouse build, applying agentic engineering tooling to accelerate delivery, and working closely with the architecture team to turn platform standards into working, production-grade data.

Buscamos un/a Data Engineer Senior para diseñar y operar la plataforma de datos que alimenta un sistema de pricing dinámico e inteligencia de negocio en entornos retail de alto volumen. La persona seleccionada será el referente técnico de la arquitectura de datos: desde la ingesta de fuentes operacionales (ERP, POS, e-commerce, footfall) hasta la exposición de datos listos para consumo por modelos de ML y herramientas de BI. El rol requiere dominio profundo de Databricks como plataforma central y sólido conocimiento de la arquitectura Medallion (Bronze / Silver / Gold), así como experiencia en modelado de datos dimensional y capacidad para trabajar con Azure Data Factory como orquestador de pipelines. Responsabilidades principales ● Diseño y evolución de la arquitectura Medallion (Bronze → Silver → Gold) sobre Databricks / Delta Lake. ● Definición de estándares de ingesta, particionado, compactación y versionado de tablas Delta. ● Gobierno de la plataforma: Unity Catalog, gestión de permisos, linaje de datos y calidad (Great Expectations o similar). ● Evaluación y decisión de patrones de procesamiento: batch, micro-batch (Structured Streaming) y near real-time según el caso de uso. ● Diseño de modelos dimensionales (esquemas estrella y copo de nieve) orientados a casos de uso de pricing, forecasting y personalización. ● Definición de tablas de hechos y dimensiones: transacciones POS, catálogo de productos, maestro de tiendas, calendario promocional. ● Colaboración con el equipo de ML para diseñar y mantener el feature store sobre la capa Gold. ● Documentación del modelo de datos en un catálogo semántico accesible para usuarios de negocio y analítica. ● Construcción de pipelines de ingesta desde fuentes heterogéneas: ERP (SAP u otros), POS, APIs de e-commerce, feeds de Retail Media, NPS. ● Uso de Azure Data Factory para orquestación de movimientos de datos entre sistemas origen y el lakehouse — con preferencia por mantener la lógica de transformación en Databricks (PySpark / SQL). ● Implementación de patrones de ingesta incremental (CDC, watermark, upsert con Delta Merge) para minimizar latencia y coste. ● Testing de pipelines: validaciones de schema, checks de completitud y pruebas de regresión sobre datos. ● Monitorización de jobs en Databricks Workflows: alertas, reintentos y gestión de dependencias. ● Optimización de costes de cómputo: sizing de clusters, uso de Photon, Auto Loader y optimizaciones de Delta (OPTIMIZE / ZORDER). ● Soporte a incidencias de datos en producción (on-call rotatorio con el equipo). Colaboración ● Trabajo estrecho con Data Scientists para garantizar que el feature store cubra los requisitos de los modelos de pricing y recomendación. ● Acompañamiento a analistas de negocio en la definición de métricas y KPIs sobre la capa Gold. ● Participación en code reviews, definición de convenciones de nombrado y estándares de calidad del equipo. Requisitos imprescindibles ● 5+ años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos. ● Experiencia sólida con Databricks como plataforma principal; Delta Lake, Databricks Workflows, Unity Catalog. ● Diseño e implementación de capas Bronze / Silver / Gold, granularidad, particionado y SLA por capa. ● Dominio de modelado dimensional (Kimball); diseño de esquemas estrella y copo de nieve; claves surrogadas, SCDs y tablas de hechos. ● PySpark y SQL avanzado (window functions, CTEs, optimización de queries). ● Azure Data Factory: conocimiento funcional para orquestación y movimiento de datos ● Experiencia con patrones de ingesta incremental: CDC, watermark, Delta Merge / upsert. ● Familiaridad con control de versiones (Git) y prácticas de DataOps básicas. Valorables ● Experiencia en retail, travel retail o sectores con datos transaccionales de alto volumen. ● Conocimiento de herramientas de calidad de datos: Great Expectations, Soda o similar. ● Experiencia con dbt (data build tool) para transformaciones SQL sobre la capa Silver/Gold. ● Familiaridad con eventos en streaming: Kafka, Event Hubs o Databricks Structured Streaming. ● Conocimiento de herramientas de catálogo y linaje: Purview, Alation o Unity Catalog avanzado. ● Experiencia colaborando con equipos de ML en el diseño de feature stores (Feast, Tecton o solución custom).

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Supervisar y coordinar el trabajo de los mecánicos/técnicos del taller (montaje de neumáticos, mecánica rápida, revisiones, ITV, etc.Garantizar la calidad de las reparaciones e intervenciones realizadas.Resolver incidencias técnicas complejas y servir de referencia ante dudas del equipo.Contro

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