Data Engineer Java y Spark — Remoto - CEST — Plataformas de Datos - Java,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Agile Lab está buscando Data Engineers de nivel II y III para construir plataformas de alto rendimiento y arquitecturas de datos sostenibles. Esta empresa ha creado un entorno estimulante diseñado por ingenieros, para ingenieros.

Requisitos principales:

• Experiencia con Java y Spark
• Conocimiento en arquitecturas Cloud-Native y Data Mesh
• Capacidad para trabajar en husos horarios CEST

Beneficios destacados:

• Verdadero remoto: Trabaja desde cualquier lugar dentro de zonas horarias CEST
• Balance real: Políticas de work-life balance + programa "Agile Nomads" (2 semanas trabajando desde el extranjero)
• Crecimiento profesional: Presupuesto mensual dedicado para capacitación (tiempo y dinero) + coach personal
• Excelente reputación: 4.8 en Glassdoor y certificación Great Place to Work

Rangos salariales (EUR anual):

• Data Engineer II: €38,500 – €48,500
• Data Engineer III: €48,500 – €62,500

¿Por qué deberías aplicar?

Agile Lab no es solo otra empresa de datos. Es un entorno donde los ingenieros diseñan el espacio de trabajo, donde la excelencia técnica se valora por encima de todo, y donde tu crecimiento profesional tiene un camino claro y recursos dedicados. Aquí no solo construirás plataformas de datos, sino que serás parte de un equipo que redefine cómo se construyen arquitecturas de datos sostenibles y de alto rendimiento. Si buscas un lugar donde tu expertise en Java y Spark realmente importe, donde puedas trabajar desde cualquier lugar manteniendo un balance genuino, y donde cada mes tengas recursos para seguir aprendiendo, esta es tu oportunidad.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Java avanzado para procesamiento de datos a gran escala
• Spark con experiencia en optimización de jobs
• Arquitecturas Cloud-Native (AWS, GCP o Azure)
• Data Mesh o arquitecturas de datos distribuidas
• Inglés técnico para comunicación en equipos internacionales
• Mentalidad de plataforma y automatización

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de cómo has optimizado pipelines de Spark
• Demuestra experiencia con Data Mesh explicando cómo has implementado dominios de datos
• Muestra tu capacidad de trabajo remoto con ejemplos de colaboración en diferentes zonas horarias
• Investiga sobre Agile Lab en Glassdoor para entender su cultura
• Prepara preguntas sobre su stack tecnológico específico y casos de uso reales

Recursos recomendados

• Documentación oficial: Apache Spark Documentation, Data Mesh Principles
• Herramientas: Databricks, AWS EMR, Google Dataproc
• Influencers: Zhamak Dehghani (Data Mesh), Holden Karau (Spark)
• Cursos: "Designing Data-Intensive Applications" de Martin Kleppmann, "Spark: The Definitive Guide"
• Comunidades: r/dataengineering en Reddit, Data Engineering Podcast

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe cómo optimizarías un job de Spark que está tardando demasiado" - Tip: Habla sobre particionamiento, caching, y configuración de recursos
• "¿Cómo implementarías un dominio de datos bajo principios de Data Mesh?" - Tip: Enfócate en ownership del dominio, APIs como producto, y plataforma de autoservicio
• "¿Cómo manejas la colaboración con equipos en diferentes zonas horarias?" - Tip: Menciona herramientas asíncronas, documentación clara, y reuniones estratégicas

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $7,500 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. Los rangos de Agile Lab (€38.5k-€62.5k anual) se traducen aproximadamente a $3,200-$5,200 mensuales en USD.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en el stack tecnológico - Pregunta específicamente qué versión de Spark usan, qué proveedor de cloud, y si tienen casos de producción con Data Mesh
• Bandera roja 2: "Remoto" con restricciones ocultas - Investiga si realmente permiten trabajar desde cualquier lugar o si hay requisitos de presencia ocasional
• Bandera roja 3: Presupuesto de capacitación sin implementación real - Pregunta cómo se utiliza el presupuesto mensual, qué cursos han tomado otros ingenieros recientemente, y cómo se mide el ROI de la capacitación