Senior Data Engineer / Tech Lead_Python ¿Cómo vas a afrontar tu desarrollo profesional? Acompañado o en solitario, con vistas al futuro o sólo en el presente, con entusiasmo o sin ilusión. En Arelance sabemos que las personas son el activo más importante dentro de una empresa, por ello invertimos tiempo y dedicación para encontrar los mejores profesionales de hoy y de mañana. No empleamos menos tiempo en escoger en nuestros clientes los mejores proyectos con proyección y en donde aportar realmente valor. Formarás parte de un entorno cercano, y dinámico. Deberás estar preparado para poder adaptarte a los continuos cambios que supone trabajar en una compañía cuya constante es la Innovación, orientación al logro y el crecimiento profesional. Seleccionamos un Senior Data Engineer con experiencia en liderazgo técnico/a y análisis de datos para incorporación en un equipo dinámico en un entorno de datos avanzado para Sector Bancario, siendo responsable tanto del desarrollo de software y procesamiento de datos como de la gestión técnica y operativa. REQUISITOS: -Experiencia previa liderando equipos de desarrollo técnico/a. -Sólidos conocimientos de desarrollo en Python. -Experiencia con SQL. -Experiencia en plataformas Cloudera (Hadoop, Hive, Impala,. . . ). -Control de versiones Git. -Familiaridad con herramientas de orquestación como Control-M. -Experiencia en herramienta de gestión de proyectos con Jira. -Mentalidad analítica, orientación al detalle y capacidad de comunicación. -Deseable experiencia con herramientas de transformación de datos (DBT). -Deseable conocimiento en PySpark. ¿QUÉ OFRECEMOS? -Incorporación a un proyecto en continuo desarrollo. -Condiciones salariales a negociar en función de la experiencia aportada. -Modalidad: remoto. -Integración en un proyecto colaborativo en expansión. Si estás interesado/a en una gran oportunidad como ésta, inscríbete! Queremos conocerte! python, pyspark, sql, cloudera, hadoop, jira, git, sql Visita: https://www. Tecnoempleo.Com/senior-data-engineer-tech-lead-python-arelance/pyspark-sql/rf-ed0a1e7482adc31ef342?lang=es&utm_source=general