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🚀 ¡Seguimos buscando talento… y nos encantaría que te unieras a nuestro equipo! Para que nos conozcas algo mejor, UST es una multinacional norteamericana certificada como Top Employer, con más de 35.000 empleados a nivel global y presencia en más de 35 países. Somos líderes en servicios de tecnología digital y proporcionamos soluciones tecnológicas de gran alcance a grandes compañías. 🔎 ¿Qué buscamos? Buscamos un/a Data Engineer con experiencia imprescindible en Databricks y conocimientos de AWS y Terraform, capaz de participar en la evolución de plataformas de datos seguras, escalables y gobernadas en entornos cloud. 📍 Modalidad: 100% remoto desde España 📋Principales responsabilidades: • Administración y evolución de plataformas Databricks para procesamiento, gobierno y explotación de datos., • Implementación y gestión de modelos de gobierno de datos mediante Unity Catalog, garantizando la correcta administración de accesos y permisos., • Gestión de datasets y compartición segura de información utilizando Delta Lake y Delta Sharing en entornos corporativos., • Administración de usuarios, grupos, accesos a datos y permisos sobre bases de datos y tablas en entornos cloud., • Participación en el diseño y operación de arquitecturas de datos sobre AWS, utilizando servicios como EMR, Athena, Glue Catalog y Lake Formation., • Implementación y mantenimiento de infraestructuras mediante Terraform, siguiendo principios de Infrastructure as Code (IaC)., • Aplicación de estándares de seguridad, control de accesos y buenas prácticas DevSecOps en la gestión de plataformas de datos., • Colaboración con equipos de ingeniería, analítica y arquitectura para garantizar soluciones de datos eficientes, escalables y alineadas con los estándares corporativos. 📋 Requisitos Técnicos: • Imprescindible experiencia en Databricks., • Conocimientos sólidos de AWS., • Experiencia en Terraform y gestión de infraestructuras como código., • Conocimiento de gobierno de datos, seguridad y gestión de accesos en entornos cloud. 💰 ¿Qué te ofrecemos? ✈️ 23 días laborables de vacaciones y el 24 y 31 de diciembre ❤️ Numerosos beneficios sociales (seguro médico, ayuda al teletrabajo, seguro de vida y seguro de accidentes) 🍴 Programa de retribución flexible (tarjeta comida, cheques guardería, tarjeta transporte, clases de inglés online, seguro médico para tu familia…) 🎓 Acceso gratuito a varias plataformas de formación 🚀 Estabilidad y carrera profesional 🚶 Plan de compensación de referencias internas 🔗 Posibilidad de elegir percibir tu salario en 12 o 14 pagas 🏡 Medidas de conciliación (horario flexible, teletrabajo, asesoramiento de especialistas —psicólogo, nutricionista, entrenador personal—, jornada intensiva los viernes y en verano según proyecto) 🎁 Plataforma UST Club, descuentos y descuentos en gimnasios Si quieres conocer más, no dudes en inscribirte y nos pondremos en contacto contigo para ampliarte información de la posición. ¡Te estamos esperando! 📧 En UST nos comprometemos con la igualdad de oportunidades en nuestros procesos de selección y no realizamos ningún tipo de discriminación por razón de raza, género, discapacidad, edad, religión, orientación sexual o nacionalidad. Estamos comprometidos con la discapacidad y apostamos por la incorporación de personas con certificado de discapacidad.

• 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.

Somos Plexus Tech, una compañía tecnológica con más de 4.000 profesionales y más de 25 años de experiencia desarrollando productos y servicios de innovación que mejoran la vida de personas y empresas. Con más de 20 centros de trabajoen España y presencia global, colaboramos con casi el 80% de las compañías del IBEX35, liderando proyectos tecnológicos en sectores clave. Necesitamos incoporar profesionales con visión, experiencia y ganas de formar parte de proyectos reales, complejos y con impacto Buscamos un/a Data Engineer - Databricks + AWS Senior para unirse al equipo y participar en proyectos que seguro podrán potenciar tu crecimiento profesional. Requisitos técnicos: • Databricks: Unity Catalog., • Databricks: Delta y Delta Sharing., • Azure (genérico): gestión de grupos, acceso a datos, permisos de BBDD, tablas, etc., • AWS: arquitectura de referencia "Cuenta Domain", EMR, Athena, Glue Catalog y Lake Formation., • Experiencia en Infraestructura como Código (Terraform)., • Conocimientos de seguridad y buenas prácticas DevSecOps. Lo que ofrecemos: • Participar en proyectos innovadores con impacto real, en sectores clave, con tecnologías punteras y clientes nacionales e internacionales., • Flexibilidad real con nuestro modelo Flexology: trabaja desde casa, en nuestros centros o desde donde tu talento fluya mejor. Tú eliges., • Retribución flexible para optimizar tu salario, con ventajas fiscales en tickets restaurante, transporte, guardería, seguro médico y más, adaptados a ti, • Formación continua y desarrollo profesional, con acceso a certificaciones y herramientas digitales como LinkedIn Learning para que nunca dejes de crecer, • Un entorno BabyFriendly, donde celebramos cada nuevo bebé con un kit especial y promovemos la conciliación para avanzar en igualdad Compromiso con la igualdad Plexus Tech mantiene un compromiso firme con las políticas de Igualdad de empresa. Todos nuestros procesos de selección tienen en cuenta la igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres de forma transversal, quedando esto reflejado en nuestro Plan de Igualdad. Fomentamos la igualdad de trato y de oportunidades para toda persona, de modo que ninguna razón de nacimiento, raza, sexo, religión, opinión o cualquier otra condición o circunstancia personal o social cause discriminación. En particular, la organización está comprometida con la creación de un contexto favorable a la diversidad y avance en la erradicación de la discriminación de las personas LGTBI, independientemente de su orientación e identidad sexual o su expresión de género.

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).

Our client is a fast-growing deep-tech company founded in 2019 and recognized by CB Insights as one of the 100 most promising AI companies globally. They are the largest quantum software company in the EU, with 250+ employees worldwide and growing, delivering advanced solutions trusted by leading global enterprises across several critical industries, including finance, energy, manufacturing, telecom, and industrial sectors. Required Qualifications: · Bachelors or master's degree in computer science, software engineering, or a related field · 4+ years of professional experience in data engineering, including ownership of production data platforms or pipelines · Expert programming skills in Python and strong command of SQL · Expertise in data modeling, ETL development, and database management, with both SQL and NoSQL databases · Hands-on experience with lakehouse architectures and columnar / open table formats (e.g., Parquet, Apache Iceberg, Delta Lake) · Experience with distributed data processing frameworks such as Spark, and with workflow orchestrators such as Airflow or Argo Workflows · Strong experience with cloud data platforms (Azure, AWS, or GCP), including object storage, containers, and Kubernetes · Solid grounding in data governance: catalogs, metadata, lineage, access control, and dataset versioning · Comfortable with Git-based workflows, CI/CD, and infrastructure-as-code working models · Excellent problem-solving, communication, and collaboration skills; able to lead technical discussions with clients and stakeholders in English Nice to have: · Experience with scientific or geospatial data formats and tooling (e.g., Zarr, NetCDF, GRIB2, xarray, H3 spatial indexing) · Experience preparing and serving data for LLM, RAG, or agent-based applications · Previous experience in consulting or client-facing delivery teams Perks and Benefits: • Indefinite contract., • Equal pay guaranteed., • Variable performance bonus., • Signing bonus., • They offer work visa sponsorship (If applicable) and relocation package (if applicable)., • Private health insurance., • Eligibility for educational budget according to internal policy., • Hybrid opportunity in their offices located in San Sebastian., • Flexible working hours., • Language classes and discounted lunch options., • A high-performance, collaborative environment, operating at pace on cutting-edge technologies., • Career plan. Opportunity to learn and teach. Responsibilities · Own the end-to-end design and delivery of data platform architectures — lakehouse, data catalog, and governance — from initial scoping through production release · Design, implement, and operate large-scale ETL/ELT pipelines and workflow orchestration to ensure data is clean, accurate, versioned, and accessible · Define data modeling, partitioning, schema evolution, and versioning conventions so datasets remain queryable, interoperable, and reproducible at scale · Establish and maintain authoritative data catalogs, including schemas, metadata, lineage, sensitivity labels, and access policies · Validate released datasets against their sources for completeness, correctness, schema consistency, and query performance, defining objective acceptance criteria · Work closely with Machine Learning and AI Engineers to make data products directly consumable by analytics, APIs, and AI/agent workflows · Collaborate with clients and cross-functional teams to scope requirements, lead technical sessions, and document architectures for knowledge transfer and internal ownership · Mentor and support other data engineers, reviewing designs and code and raising the team's engineering standards · Stay up to date with emerging trends in data engineering — open table formats, data catalogs, orchestration — and drive their adoption where they add value

Our client is a fast-growing deep-tech company founded in 2019 and recognized by CB Insights as one of the 100 most promising AI companies globally. They are the largest quantum software company in the EU, with 250+ employees worldwide and growing, delivering advanced solutions trusted by leading global enterprises across several critical industries, including finance, energy, manufacturing, telecom, and industrial sectors. Required Qualifications: · Bachelors or master's degree in computer science, software engineering, or a related field · 4+ years of professional experience in data engineering, including ownership of production data platforms or pipelines · Expert programming skills in Python and strong command of SQL · Expertise in data modeling, ETL development, and database management, with both SQL and NoSQL databases · Hands-on experience with lakehouse architectures and columnar / open table formats (e.g., Parquet, Apache Iceberg, Delta Lake) · Experience with distributed data processing frameworks such as Spark, and with workflow orchestrators such as Airflow or Argo Workflows · Strong experience with cloud data platforms (Azure, AWS, or GCP), including object storage, containers, and Kubernetes · Solid grounding in data governance: catalogs, metadata, lineage, access control, and dataset versioning · Comfortable with Git-based workflows, CI/CD, and infrastructure-as-code working models · Excellent problem-solving, communication, and collaboration skills; able to lead technical discussions with clients and stakeholders in English Nice to have: · Experience with scientific or geospatial data formats and tooling (e.g., Zarr, NetCDF, GRIB2, xarray, H3 spatial indexing) · Experience preparing and serving data for LLM, RAG, or agent-based applications · Previous experience in consulting or client-facing delivery teams Perks and Benefits: • Indefinite contract., • Equal pay guaranteed., • Variable performance bonus., • Signing bonus., • They offer work visa sponsorship (If applicable) and relocation package (if applicable)., • Private health insurance., • Eligibility for educational budget according to internal policy., • Hybrid opportunity in their offices located in San Sebastian., • Flexible working hours., • Language classes and discounted lunch options., • A high-performance, collaborative environment, operating at pace on cutting-edge technologies., • Career plan. Opportunity to learn and teach. Responsibilities · Own the end-to-end design and delivery of data platform architectures — lakehouse, data catalog, and governance — from initial scoping through production release · Design, implement, and operate large-scale ETL/ELT pipelines and workflow orchestration to ensure data is clean, accurate, versioned, and accessible · Define data modeling, partitioning, schema evolution, and versioning conventions so datasets remain queryable, interoperable, and reproducible at scale · Establish and maintain authoritative data catalogs, including schemas, metadata, lineage, sensitivity labels, and access policies · Validate released datasets against their sources for completeness, correctness, schema consistency, and query performance, defining objective acceptance criteria · Work closely with Machine Learning and AI Engineers to make data products directly consumable by analytics, APIs, and AI/agent workflows · Collaborate with clients and cross-functional teams to scope requirements, lead technical sessions, and document architectures for knowledge transfer and internal ownership · Mentor and support other data engineers, reviewing designs and code and raising the team's engineering standards · Stay up to date with emerging trends in data engineering — open table formats, data catalogs, orchestration — and drive their adoption where they add value

Our client is a fast-growing deep-tech company founded in 2019 and recognized by CB Insights as one of the 100 most promising AI companies globally. They are the largest quantum software company in the EU, with 250+ employees worldwide and growing, delivering advanced solutions trusted by leading global enterprises across several critical industries, including finance, energy, manufacturing, telecom, and industrial sectors. Required Qualifications: · Bachelors or master's degree in computer science, software engineering, or a related field · 4+ years of professional experience in data engineering, including ownership of production data platforms or pipelines · Expert programming skills in Python and strong command of SQL · Expertise in data modeling, ETL development, and database management, with both SQL and NoSQL databases · Hands-on experience with lakehouse architectures and columnar / open table formats (e.g., Parquet, Apache Iceberg, Delta Lake) · Experience with distributed data processing frameworks such as Spark, and with workflow orchestrators such as Airflow or Argo Workflows · Strong experience with cloud data platforms (Azure, AWS, or GCP), including object storage, containers, and Kubernetes · Solid grounding in data governance: catalogs, metadata, lineage, access control, and dataset versioning · Comfortable with Git-based workflows, CI/CD, and infrastructure-as-code working models · Excellent problem-solving, communication, and collaboration skills; able to lead technical discussions with clients and stakeholders in English Nice to have: · Experience with scientific or geospatial data formats and tooling (e.g., Zarr, NetCDF, GRIB2, xarray, H3 spatial indexing) · Experience preparing and serving data for LLM, RAG, or agent-based applications · Previous experience in consulting or client-facing delivery teams Perks and Benefits: • Indefinite contract., • Equal pay guaranteed., • Variable performance bonus., • Signing bonus., • They offer work visa sponsorship (If applicable) and relocation package (if applicable)., • Private health insurance., • Eligibility for educational budget according to internal policy., • Hybrid opportunity in their offices located in San Sebastian., • Flexible working hours., • Language classes and discounted lunch options., • A high-performance, collaborative environment, operating at pace on cutting-edge technologies., • Career plan. Opportunity to learn and teach. Responsibilities · Own the end-to-end design and delivery of data platform architectures — lakehouse, data catalog, and governance — from initial scoping through production release · Design, implement, and operate large-scale ETL/ELT pipelines and workflow orchestration to ensure data is clean, accurate, versioned, and accessible · Define data modeling, partitioning, schema evolution, and versioning conventions so datasets remain queryable, interoperable, and reproducible at scale · Establish and maintain authoritative data catalogs, including schemas, metadata, lineage, sensitivity labels, and access policies · Validate released datasets against their sources for completeness, correctness, schema consistency, and query performance, defining objective acceptance criteria · Work closely with Machine Learning and AI Engineers to make data products directly consumable by analytics, APIs, and AI/agent workflows · Collaborate with clients and cross-functional teams to scope requirements, lead technical sessions, and document architectures for knowledge transfer and internal ownership · Mentor and support other data engineers, reviewing designs and code and raising the team's engineering standards · Stay up to date with emerging trends in data engineering — open table formats, data catalogs, orchestration — and drive their adoption where they add value

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.

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.

Somos Plexus Tech, una compañía tecnológica con más de 4.000 profesionales y más de 25 años de experiencia desarrollando productos y servicios de innovación que mejoran la vida de personas y empresas. Con más de 20 centros de trabajoen España y presencia global, colaboramos con casi el 80% de las compañías del IBEX35, liderando proyectos tecnológicos en sectores clave. Necesitamos incoporar profesionales con visión, experiencia y ganas de formar parte de proyectos reales, complejos y con impacto Buscamos un/a Data Engineer - Databricks + AWS Senior para unirse al equipo y participar en proyectos que seguro podrán potenciar tu crecimiento profesional. Requisitos técnicos: • Databricks: Unity Catalog., • Databricks: Delta y Delta Sharing., • Azure (genérico): gestión de grupos, acceso a datos, permisos de BBDD, tablas, etc., • AWS: arquitectura de referencia "Cuenta Domain", EMR, Athena, Glue Catalog y Lake Formation., • Experiencia en Infraestructura como Código (Terraform)., • Conocimientos de seguridad y buenas prácticas DevSecOps. Lo que ofrecemos: • Participar en proyectos innovadores con impacto real, en sectores clave, con tecnologías punteras y clientes nacionales e internacionales., • Flexibilidad real con nuestro modelo Flexology: trabaja desde casa, en nuestros centros o desde donde tu talento fluya mejor. Tú eliges., • Retribución flexible para optimizar tu salario, con ventajas fiscales en tickets restaurante, transporte, guardería, seguro médico y más, adaptados a ti, • Formación continua y desarrollo profesional, con acceso a certificaciones y herramientas digitales como LinkedIn Learning para que nunca dejes de crecer, • Un entorno BabyFriendly, donde celebramos cada nuevo bebé con un kit especial y promovemos la conciliación para avanzar en igualdad Compromiso con la igualdad Plexus Tech mantiene un compromiso firme con las políticas de Igualdad de empresa. Todos nuestros procesos de selección tienen en cuenta la igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres de forma transversal, quedando esto reflejado en nuestro Plan de Igualdad. Fomentamos la igualdad de trato y de oportunidades para toda persona, de modo que ninguna razón de nacimiento, raza, sexo, religión, opinión o cualquier otra condición o circunstancia personal o social cause discriminación. En particular, la organización está comprometida con la creación de un contexto favorable a la diversidad y avance en la erradicación de la discriminación de las personas LGTBI, independientemente de su orientación e identidad sexual o su expresión de género.

Somos Plexus Tech, una compañía tecnológica con más de 4.000 profesionales y más de 25 años de experiencia desarrollando productos y servicios de innovación que mejoran la vida de personas y empresas. Con más de 20 centros de trabajoen España y presencia global, colaboramos con casi el 80% de las compañías del IBEX35, liderando proyectos tecnológicos en sectores clave. Necesitamos incoporar profesionales con visión, experiencia y ganas de formar parte de proyectos reales, complejos y con impacto Buscamos un/a Data Engineer - Databricks + AWS Senior para unirse al equipo y participar en proyectos que seguro podrán potenciar tu crecimiento profesional. Requisitos técnicos: • Databricks: Unity Catalog., • Databricks: Delta y Delta Sharing., • Azure (genérico): gestión de grupos, acceso a datos, permisos de BBDD, tablas, etc., • AWS: arquitectura de referencia "Cuenta Domain", EMR, Athena, Glue Catalog y Lake Formation., • Experiencia en Infraestructura como Código (Terraform)., • Conocimientos de seguridad y buenas prácticas DevSecOps. Lo que ofrecemos: • Participar en proyectos innovadores con impacto real, en sectores clave, con tecnologías punteras y clientes nacionales e internacionales., • Flexibilidad real con nuestro modelo Flexology: trabaja desde casa, en nuestros centros o desde donde tu talento fluya mejor. Tú eliges., • Retribución flexible para optimizar tu salario, con ventajas fiscales en tickets restaurante, transporte, guardería, seguro médico y más, adaptados a ti, • Formación continua y desarrollo profesional, con acceso a certificaciones y herramientas digitales como LinkedIn Learning para que nunca dejes de crecer, • Un entorno BabyFriendly, donde celebramos cada nuevo bebé con un kit especial y promovemos la conciliación para avanzar en igualdad Compromiso con la igualdad Plexus Tech mantiene un compromiso firme con las políticas de Igualdad de empresa. Todos nuestros procesos de selección tienen en cuenta la igualdad de oportunidades entre hombres y mujeres de forma transversal, quedando esto reflejado en nuestro Plan de Igualdad. Fomentamos la igualdad de trato y de oportunidades para toda persona, de modo que ninguna razón de nacimiento, raza, sexo, religión, opinión o cualquier otra condición o circunstancia personal o social cause discriminación. En particular, la organización está comprometida con la creación de un contexto favorable a la diversidad y avance en la erradicación de la discriminación de las personas LGTBI, independientemente de su orientación e identidad sexual o su expresión de género.

• 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 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.

🚀 ¡Seguimos buscando talento… y nos encantaría que te unieras a nuestro equipo! Para que nos conozcas algo mejor, UST es una multinacional norteamericana certificada como Top Employer, con más de 35.000 empleados a nivel global y presencia en más de 35 países. Somos líderes en servicios de tecnología digital y proporcionamos soluciones tecnológicas de gran alcance a grandes compañías. 🔎 ¿Qué buscamos? Buscamos un/a Data Engineer con experiencia imprescindible en Databricks y conocimientos de AWS y Terraform, capaz de participar en la evolución de plataformas de datos seguras, escalables y gobernadas en entornos cloud. 📍 Modalidad: 100% remoto desde España 📋Principales responsabilidades: • Administración y evolución de plataformas Databricks para procesamiento, gobierno y explotación de datos., • Implementación y gestión de modelos de gobierno de datos mediante Unity Catalog, garantizando la correcta administración de accesos y permisos., • Gestión de datasets y compartición segura de información utilizando Delta Lake y Delta Sharing en entornos corporativos., • Administración de usuarios, grupos, accesos a datos y permisos sobre bases de datos y tablas en entornos cloud., • Participación en el diseño y operación de arquitecturas de datos sobre AWS, utilizando servicios como EMR, Athena, Glue Catalog y Lake Formation., • Implementación y mantenimiento de infraestructuras mediante Terraform, siguiendo principios de Infrastructure as Code (IaC)., • Aplicación de estándares de seguridad, control de accesos y buenas prácticas DevSecOps en la gestión de plataformas de datos., • Colaboración con equipos de ingeniería, analítica y arquitectura para garantizar soluciones de datos eficientes, escalables y alineadas con los estándares corporativos. 📋 Requisitos Técnicos: • Imprescindible experiencia en Databricks., • Conocimientos sólidos de AWS., • Experiencia en Terraform y gestión de infraestructuras como código., • Conocimiento de gobierno de datos, seguridad y gestión de accesos en entornos cloud. 💰 ¿Qué te ofrecemos? ✈️ 23 días laborables de vacaciones y el 24 y 31 de diciembre ❤️ Numerosos beneficios sociales (seguro médico, ayuda al teletrabajo, seguro de vida y seguro de accidentes) 🍴 Programa de retribución flexible (tarjeta comida, cheques guardería, tarjeta transporte, clases de inglés online, seguro médico para tu familia…) 🎓 Acceso gratuito a varias plataformas de formación 🚀 Estabilidad y carrera profesional 🚶 Plan de compensación de referencias internas 🔗 Posibilidad de elegir percibir tu salario en 12 o 14 pagas 🏡 Medidas de conciliación (horario flexible, teletrabajo, asesoramiento de especialistas —psicólogo, nutricionista, entrenador personal—, jornada intensiva los viernes y en verano según proyecto) 🎁 Plataforma UST Club, descuentos y descuentos en gimnasios Si quieres conocer más, no dudes en inscribirte y nos pondremos en contacto contigo para ampliarte información de la posición. ¡Te estamos esperando! 📧 En UST nos comprometemos con la igualdad de oportunidades en nuestros procesos de selección y no realizamos ningún tipo de discriminación por razón de raza, género, discapacidad, edad, religión, orientación sexual o nacionalidad. Estamos comprometidos con la discapacidad y apostamos por la incorporación de personas con certificado de discapacidad.

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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).

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).