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.