Desarrollar y mantener soluciones de ingeniería de datos y servicios backend sobre la plataforma analítica del banco, contribuyendo a que la información común de cliente y otros activos de datos críticos se construyan y expongan con calidad, robustez, escalabilidad y eficiencia operativa para su consumo por otras áreas y aplicaciones del banco. Analizar requisitos funcionales y no funcionales, entender las necesidades de negocio y contribuir a transformarlas en soluciones técnicas viables y mantenibles. Implementar procesos ETL/ELT sobre Azure Databricks para construir y mantener la capa común de datos, con atención a la consistencia, trazabilidad y fiabilidad de la información. Desarrollar componentes software y APIs REST para exponer datos y capacidades a sistemas operacionales, siguiendo contratos bien definidos y estándares del equipo. Implementar funcionalidades asignadas, participar en el diagnóstico de problemas en producción y colaborar en el análisis de causa raíz y resolución de incidencias técnicas. Aplicar estándares de calidad de software establecidos por el equipo, incluyendo buenas prácticas de codificación, testing, revisión de código y CI/CD. Contribuir a la optimización del rendimiento y eficiencia de las soluciones desarrolladas, prestando atención a tiempos de ejecución batch, consumo de recursos y rendimiento de Spark/Databricks. Utilizar herramientas de IA aplicada al desarrollo como aceleradores de productividad y apoyo al análisis, la implementación y el troubleshooting, manteniendo criterio técnico y validación sobre el resultado. Colaborar de forma efectiva con el equipo técnico y otras áreas, comunicando avances, dependencias, dudas y propuestas de mejora. Mantener una actitud de aprendizaje continuo, explorando nuevas tecnologías, patrones y formas de trabajo que mejoren la productividad y la calidad de las soluciones entregadas.
Conocimientos imprescindibles (tecnología)Entre 2 y 4 años de experiencia en desarrollo de software profesional, con participación en diseño e implementación de soluciones en entornos productivos. Experiencia en ingeniería de datos y/o procesamiento de datos, construyendo o manteniendo pipelines en entornos de producción. Experiencia previa en equipos de desarrollo ágil. Habilidades duras Conocimientos sólidos de Python aplicados a ingeniería de datos y procesamiento de información. Experiencia en SQL para consulta y transformación de datos. Uso habitual de Git y flujos de trabajo de desarrollo colaborativo. Experiencia con prácticas y herramientas de CI/CD como Jenkins o GitHub Actions. Experiencia en Apache Spark, Databricks y/o PySpark para procesamiento de datos. Conocimientos de desarrollo backend con Spring Boot o frameworks similares. Experiencia en diseño e implementación de REST APIs. Capacidad para utilizar herramientas de productividad asistida por IA como GitHub Copilot. Conocimientos de public cloud, preferiblemente Azure. Conocimientos de Java. Conocimientos de mensajería/event streaming con Kafka. Habilidades blandas Capacidad analítica para descomponer problemas y proponer soluciones técnicas razonadas. Comunicación clara para entender necesidades, trasladar avances y colaborar con el equipo. Orientación a resultados y actitud resolutiva, combinando autonomía, responsabilidad y foco en la entrega. Mentalidad de mejora continua, curiosidad técnica y facilidad para aprender nuevas tecnologías. Capacidad para trabajar en equipo y recibir feedback constructivo.
Conocimientos deseables (tecnología):Conocimientos de Machine Learning y MLOps.