Databricks Data Architects

Buscamos Databricks Data Architects en Medalla Tech Queremos incorporar perfiles senior capaces de diseñar, construir y evolucionar plataformas de datos sobre Databricks, combinando visión de arquitectura, profundidad técnica y participación directa en la implementación. Buscamos personas que hayan vivido la evolución del Big Data: desde Hadoop y los primeros ecosistemas de procesamiento distribuido hasta Spark, los lagos de datos y las arquitecturas Lakehouse sobre AWS, Azure o Google Cloud. Personas que puedan tomar decisiones de arquitectura, explicar sus implicaciones y trabajar con el equipo para llevarlas a producción: desarrollar, revisar código, validar soluciones y resolver los problemas técnicos más complejos. Las posiciones son remotas y requieren residencia en España, español muy alto e inglés con competencia profesional completa. En Medalla Technology trabajamos en proyectos donde construir una plataforma de datos implica resolver preguntas como: ¿Cómo diseñamos una arquitectura que responda a las necesidades del negocio y pueda evolucionar con ellas? ¿Cómo organizamos las capas de datos, los modelos y los productos de datos para facilitar su uso y mantenimiento? ¿Cómo combinamos procesamiento batch y streaming dentro de una misma plataforma? ¿Cómo incorporamos seguridad, calidad, trazabilidad y gobierno desde el diseño? ¿Cómo optimizamos rendimiento y costes cuando crecen los volúmenes y la concurrencia? ¿Cómo automatizamos los despliegues y mantenemos consistencia entre entornos? ¿Cómo decidimos qué nuevas capacidades de Databricks aportan valor y cuándo tiene sentido adoptarlas? ¿Qué harás? Diseñar y evolucionar arquitecturas de datos sobre Databricks en AWS, Microsoft Azure o Google Cloud. Definir patrones de ingesta, procesamiento, almacenamiento y consumo para arquitecturas Lakehouse, incluyendo soluciones batch y streaming. Diseñar la organización de las capas Bronze, Silver y Gold, los modelos de datos y los mecanismos de publicación y acceso. Participar directamente en el desarrollo con Spark, PySpark y SQL, construir pruebas de concepto y resolver retos de procesamiento distribuido. Revisar código e implementaciones y establecer buenas prácticas de ingeniería, testing y mantenibilidad. Diseñar modelos de seguridad y gobierno con Unity Catalog, incluyendo permisos, organización de activos y trazabilidad. Analizar y optimizar el rendimiento, la escalabilidad, la fiabilidad y los costes de las soluciones. Definir estrategias de automatización, CI/CD y despliegue entre entornos. Guiar técnicamente a los equipos y trabajar con interlocutores de negocio para traducir sus necesidades en decisiones de arquitectura. Evaluar nuevas capacidades de Databricks y proponer su adopción cuando exista un caso de uso que la justifique. ¿Qué buscamos? Queremos perfiles con una trayectoria sólida en Big Data, sistemas distribuidos y arquitectura de datos, que hayan evolucionado hacia una especialización profunda en Databricks y mantengan una participación técnica directa. Los requisitos imprescindibles son: Un mínimo de 10 años de experiencia profesional en tecnología y datos. Un mínimo de 5 años como arquitecto de datos. Un mínimo de 5 años trabajando con Databricks, de los cuales al menos 3 deben corresponder a funciones de arquitectura de datos sobre la plataforma. Experiencia previa con Hadoop y su ecosistema, y una evolución posterior hacia Spark, sistemas distribuidos y lagos de datos. Experiencia sólida en AWS, Microsoft Azure o Google Cloud. Nos sirve cualquiera de los tres; no es necesario dominar todos. Dominio práctico de Spark, PySpark y SQL, con capacidad para desarrollar, revisar código y diagnosticar problemas de rendimiento. Experiencia diseñando e implementando plataformas de datos en producción. Contar con al menos una de estas certificaciones: Databricks Certified Data Engineer Associate o Databricks Certified Data Engineer Professional. Residencia en España. Español muy alto, oral y escrito, para trabajar con clientes, liderar conversaciones técnicas y elaborar documentación. Inglés con competencia profesional completa, para participar con autonomía en reuniones, presentar soluciones y debatir decisiones de arquitectura. Nos interesa especialmente que hayas tenido que resolver problemas reales de arquitectura: modernizar plataformas existentes, gestionar grandes volúmenes, optimizar procesos distribuidos o equilibrar necesidades de negocio, seguridad, rendimiento y coste. Será un plus haber trabajado con: Delta Lake, Unity Catalog y arquitectura Medallion en entornos empresariales. Migraciones desde ecosistemas Hadoop hacia Databricks. Structured Streaming, Kafka y patrones de ingesta y procesamiento en tiempo real. Automatización de despliegues en Databricks, Git, testing y pipelines de CI/CD. Terraform e infraestructura como código. Modelado de datos, capas semánticas y publicación de productos de datos. Observabilidad, calidad de datos y prácticas de FinOps. Integración de plataformas de datos con soluciones de analítica e inteligencia artificial. Nos interesa tu inquietud por Databricks Buscamos personas que sigan la evolución de la plataforma, exploren sus capacidades y tengan criterio para valorar cómo pueden encajar en una arquitectura empresarial. Queremos que nombres como Genie Ontology, Unity AI Gateway, Lakehouse//RT o Lakebase te resulten familiares: que sepas qué problemas abordan y puedas mantener una conversación sobre sus posibles aplicaciones. También valoraremos tu interés por Genie One y Genie Agents. No esperamos experiencia en producción con todos estos componentes. Sí esperamos curiosidad técnica, aprendizaje continuo y capacidad para distinguir cuándo una nueva funcionalidad puede aportar valor y qué habría que validar antes de incorporarla. Nos interesa conocer qué has explorado por iniciativa propia, qué pruebas has realizado y qué conclusiones has sacado. ¿Qué encontrarás en Medalla? Trabajarás en proyectos donde las decisi