Developer Python / PySpark / Databricks & IA (100% teletrabajo)

En Hopla Software buscamos incorporar un/a Developer Python / PySpark / Databricks para formar parte de nuestro equipo de Datos. Buscamos un perfil con autonomía técnica, orientación a buenas prácticas y capacidad para aportar soluciones eficientes en el procesamiento de datos y arquitecturas Big Data.

¿Cuáles serán tus funciones? 🚀

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT eficientes sobre entornos distribuidos.
• Desarrollar código limpio y modular en Python enfocado en el procesamiento de datos a gran escala.
• Crear y optimizar cargas de trabajo en Databricks y PySpark, garantizando el uso eficiente de recursos de máquina (memoria RAM, clústeres y cómputo).
• Dar soporte técnico a la integración de flujos de datos con modelos de Inteligencia Artificial (IA) y entornos analíticos.
• Diagnosticar y resolver cuellos de botella de rendimiento y memoria en entornos de producción.
• Colaborar en un equipo ágil asegurando la calidad y robustez de los pipelines.

¿Qué ofrecemos? 💳

• 📄 Contrato Indefinido
• 💻 Teletrabajo 100%
• 🕓 Flexibilidad horaria y jornada intensiva los viernes
• 🏥 Seguro médico privado
• 💳 Retribución flexible (transporte, restaurante, guardería)
• 📚 Programa de formación y certificación continua
• 🎉 Eventos de empresa y ambiente de trabajo colaborativo

Requisitos Requisitos mínimos

• Formación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, FP Superior o experiencia equivalente.
• Experiencia demostrable en desarrollo con Python y manejo avanzado de SQL.
• Experiencia sólida trabajando con PySpark (Spark Core / Spark SQL).
• Experiencia en Databricks, incluyendo gestión de clústeres, notebooks y optimización en Delta Lake.
• Experiencia imprescindible en proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning, participando en el desarrollo, integración, despliegue o industrialización de modelos de IA en entornos productivos.
• Experiencia integrando pipelines de datos con soluciones de IA Generativa, Machine Learning o analítica avanzada.
• Conocimiento práctico de librerías y frameworks de IA como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, LangChain, MLflow o similares.
• Capacidad para trabajar de forma autónoma, identificar problemas de rendimiento y proponer soluciones escalables en entornos Big Data.

Requisitos deseables

• Experiencia con proveedores Cloud (AWS, Azure o GCP).
• Uso habitual de Git y entornos CI/CD.
• Conocimientos de Airflow u otras herramientas de orquestación de datos.
• Experiencia con LLMs, RAG, agentes IA, MLOps o plataformas de IA generativa.