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  • Join Our Data & Analytics Team in Spain

Are you looking to implement creative and innovative ways of making sense of data? If yes, our Data & Analytics Team could be your next career step. Join us in Spain!

    About Us

    We are a global team of experts helping our clients thrive in a market challenged by the pressures of digitization through the power of data.

    3,700+*

     

     

     

     

     

     

     

    Data experts at EPAM worldwide
    *Data for Q4 2022

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    Top 20

     

    Contributors to Open Source

    100 PB+

     

    Largest data lake under management

    100+
    Data experts at EPAM in Spain

    30+
    Data projects
    in Spain

    Our Disciplines

    We help customers not only store and process their data, but integrate data sources and analyze output in ways that enhance their understanding, giving them new business insights to make informed decisions.

    01

    Big Data

    Big Data engineers develop distributed software systems for information analysis and processing. Their continuous professional development is ensured by utilizing a wide range of big data technologies, applicable for projects in various business domains.

    02

    Business Intelligence

    BI engineers help clients build systems for analyzing KPIs and other important business parameters. The process comprises three stages: warehousing (developing analytical data storage), ETL (developing processes for extracting information from various sources, information refinement and transforming it into required format) and reporting (visualization and presenting graphic information based on table data).

    03

    DevOps In Data

    System engineers integrate new functionality into projects, automate and fine-tune the release cycle, and design and develop data platforms. In addition to working with standard cloud services and Ansible/Jenkins/Bash, data DevOps engineers also work with Hadoop, NoSQL and correspondent migrations.

    04

    Data Quality

    Data quality engineers check system data for compliance with business requirements, usability and satisfying established quality metrics. They also build automated processes for data quality, checking on different architecture levels and processing stages.

    05

    Data Science

    Data scientists develop mathematical models and algorithms to allow the mining of business insights from data and automate cognitive business processes. They work with a wide range of techniques, including classical machine learning methods, neural networks and reinforcement learning.

    06

    Business Analysis

    Business analysts work with a wide range of business- or system-oriented tasks depending on project size and specific goals. Business-oriented tasks are intended to elicit customers’ requirements, while system-oriented ones are intended to analyze the information, develop data models, or even high-level system designs sometimes.

    01

    Big Data

    Big Data engineers develop distributed software systems for information analysis and processing. Their continuous professional development is ensured by utilizing a wide range of big data technologies, applicable for projects in various business domains.

    02

    Business Intelligence

    BI engineers help clients build systems for analyzing KPIs and other important business parameters. The process comprises three stages: warehousing (developing analytical data storage), ETL (developing processes for extracting information from various sources, information refinement and transforming it into required format) and reporting (visualization and presenting graphic information based on table data).

    03

    DevOps In Data

    System engineers integrate new functionality into projects, automate and fine-tune the release cycle, and design and develop data platforms. In addition to working with standard cloud services and Ansible/Jenkins/Bash, data DevOps engineers also work with Hadoop, NoSQL and correspondent migrations.

    04

    Data Quality

    Data quality engineers check system data for compliance with business requirements, usability and satisfying established quality metrics. They also build automated processes for data quality, checking on different architecture levels and processing stages.

    05

    Data Science

    Data scientists develop mathematical models and algorithms to allow the mining of business insights from data and automate cognitive business processes. They work with a wide range of techniques, including classical machine learning methods, neural networks and reinforcement learning.

    06

    Business Analysis

    Business analysts work with a wide range of business- or system-oriented tasks depending on project size and specific goals. Business-oriented tasks are intended to elicit customers’ requirements, while system-oriented ones are intended to analyze the information, develop data models, or even high-level system designs sometimes.

    01 / 06

    Why Join Us in Spain

    Val Tsitlik

    VP of Technology Solutions

    EPAM has a compelling offering to our customers because we think strategically and deliver incremental value quickly. Our true end-to-end services - from integrated data consulting to delivery and automation capabilities - enable our customers to not only extract powerful information, but realize the true business benefits and opportunities it provides.

     

    Rodrigo Cerqueira

    Senior Software Engineer

    I was looking for an environment where I could share and acquire more knowledge each day, improve my expertise and therefore deliver more for our clients. I have realized these goals working as a software engineer at EPAM!

    Irina Setina

    Lead Software Engineer

    What inspires me the most is the opportunity to help people in their everyday work by providing solutions that allow one to focus on relevant data in an easy-to-analyze form. Furthermore, I enjoy the opportunity to learn from colleagues every day and evolve together as a distributed cross-cultural team of motivated proffesionals.

    Ahmad Hourani

    Lead Systems Engineer

    As a DevOps in Data stream, I'm able to take matters into my own hands - handling huge data sets comes with new challenges and opportunities. I like working here because  I'm utilizing DevOps culture and methodologies to help colleagues break down barriers between data and operations. This allows us to focus on gathering the right data for the most pressing business needs.

    Oleksandr Kasianov

    Lead Data Quality Engineer

    As a Data Quality Engineer, I am positioned perfectly between data, technologies and business. In my day-to-day activity, I have a lot of tasks related to data governance, data quality, data profiling and data analyzing. After that, everything in the world is a possible data set for you!

    Kseniia Staroverova

    Lead Data Scientist

    I started my career at EPAM in a very junior role, so my experience has been full of challenging tasks. I've faced them with a brilliant team of passionate developers and made friends in different countries, cultures and time zones.

    Ivan Golovanov

    Lead Business Analyst

    The focus of business analysis is directed to the needs and problems of the business. It allows you to explore different domains and business processes. From a data perspective, you will work with a variety of technologies, deepen your understanding of their capabilities and build your expertise to provide more optimal solutions to customers.

    01 / 07

    Envision Your Career

    Our Clients & Projects

    EPAM works with organizations of all sizes – from startups to large, global enterprises – and has more than 200 Big Data projects worldwide. As a result, we are exposed to a variety of projects, domains, and technologies.

    Transforming the gaming industry with Epic Games

    EPAM partnered with Epic Games to build their powerful analytics ecosystem. The AWS-based Epic Games’ data lake supports the continued growth of Fortnite and Epic Games Store, housing data for the events generated by more than 350 million registered players and users of the Unreal Engine.

    Technology stack: AWS, Kubernetes, Docker, GO, Java, JavaScript

    Delivering entertainment platform for liberty global

    Liberty Global turned to longstanding partner EPAM to build the next-generation entertainment platform – known as Horizon 4. Using RDK-V, EPAM helped Liberty Global roll out a set-top box (STB) with 4K Ultra HD picture quality and a voice-controlled remote, combined with the innovative Liberty Global ‘GO’ mobile app, across seven European markets.

    Technology stack: AWS, Elasticsearch, RDK, Metrological, Adobe AEM, Kubernetes, Apache Spark, Kafka, Prometheus

    Monitoring vehicle condition 

    This project’s goal was to monitor a car fleet in order to make predictions about which cars should be sent for inspection and which should be sold when repairs cost more than expected profit.

    Technology stack: Snowflake, Talend, Spark, SAP BO.

    Automating work for an online auction house

    The project involved automating the experts' work using machine learning algorithms. Using the accumulated data, we automated as much of the routine work as possible, enabling the experts to focus on the rarest and most specific lots. 

    Technology stack: AWS, Python, Pandas, LightGBM, Sklearn, AirFlow

    Recognizing customer actions in health stories

    The project developed a system for recognizing and tracking customer actions in stores using surveillance cameras which are used by analysts to optimize store operations. Our product was a mixture of deep convolutional networks for detection and classical algorithms for object tracking. 

    Technology stack: Azure, Python, Tensorflow, ONNX, OpenCV, DVC, Kuberflow

    01 / 05

    Any questions? We’d Love to Hear from You!

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    • Únete a Nuestro Equipo de Data & Analytics

    ¿Estás buscando implementar formas creativas e innovadoras para dar sentido al dato? Si es que sí, nuestro equipo de Data & Analytics podría ser el siguiente paso en tu carrera. Únete a nosotros en España.

      Sobre Nosotros

      Somos un equipo global de expertos que ayudan a nuestros clientes en el reto de la digitalización usando el poder de los datos.

      3.700+*

       

      Expertos en Datos en EPAM en todo el mundo
      *Datos del Q4 2022

       

       

       

      Top 20

       

      Colaboradores de código abierto

      100 PB+

       

      El lago de datos más grande bajo gestión

      100+
      Expertos de datos en EPAM en España

      30+
      Proyectos de datos en España

      Nuestras Disciplinas

      Ayudamos a nuestros clientes no solo a almacenar y procesar sus datos, sino también a integrar diferentes fuentes de datos y analizar los resultados de manera que mejoren sus conocimientos sobre ellos, brindándoles nuevas oportunidades comerciales a través de la toma de decisiones.

      01

      Big Data

      Los ingenieros de Big Data desarrollan sistemas de software distribuidos para el análisis y procesamiento de la información. Su desarrollo profesional continuo está garantizado mediante la utilización de una amplia gama de tecnologías de big data, aplicables a proyectos en diversos dominios comerciales.

      02

      Business Intelligence

      Los ingenieros de BI ayudan a los clientes a crear sistemas para analizar KPIs y otros parámetros comerciales importantes. El proceso consta de tres etapas: almacenamiento (desarrollo de almacenamiento de datos analíticos), ETL (desarrollo de procesos para extraer información de varias fuentes, refinamiento de información y transformación en el formato requerido) e informes (visualización y presentación de información gráfica basada en datos de tablas).

      03

      DevOps In Data

      Los ingenieros de sistemas integran nuevas funciones en los proyectos, automatizan y ajustan el ciclo de lanzamiento y diseñan y desarrollan plataformas de datos. Además de trabajar con servicios en la nube estándar y Ansible/Jenkins/Bash, los ingenieros de DevOps de datos también trabajan con Hadoop, NoSQL y migraciones correspondientes.

      04

      Data Quality

      Los ingenieros de calidad de Datos verifican que los datos del sistema cumplan con los requisitos comerciales, la facilidad de uso y la satisfacción de las métricas de calidad establecidas. También construyen procesos automatizados para la calidad de los datos, verificando diferentes niveles de arquitectura y etapas de procesamiento.

      05

      Data Science

      Los científicos de datos desarrollan modelos matemáticos y algoritmos para permitir la extracción de información de negocio a partir de datos y automatizar los procesos de negocio cognitivos. Trabajan con una amplia gama de técnicas, incluidos los métodos clásicos de aprendizaje automático, redes neuronales y aprendizaje por refuerzo.

      06

      Business Analysis

      Los analistas de negocio trabajan con una amplia gama de tareas orientadas al sistema o al negocio, según el tamaño del proyecto y los objetivos específicos. Las tareas orientadas al negocio están destinadas a obtener los requisitos de los clientes; mientras que las orientadas al sistema están destinadas a analizar la información, desarrollar modelos de datos o, a veces, incluso diseñar sistemas de alto nivel.

      01

      Big Data

      Los ingenieros de Big Data desarrollan sistemas de software distribuidos para el análisis y procesamiento de la información. Su desarrollo profesional continuo está garantizado mediante la utilización de una amplia gama de tecnologías de big data, aplicables a proyectos en diversos dominios comerciales.

      02

      Business Intelligence

      Los ingenieros de BI ayudan a los clientes a crear sistemas para analizar KPIs y otros parámetros comerciales importantes. El proceso consta de tres etapas: almacenamiento (desarrollo de almacenamiento de datos analíticos), ETL (desarrollo de procesos para extraer información de varias fuentes, refinamiento de información y transformación en el formato requerido) e informes (visualización y presentación de información gráfica basada en datos de tablas).

      03

      DevOps In Data

      Los ingenieros de sistemas integran nuevas funciones en los proyectos, automatizan y ajustan el ciclo de lanzamiento y diseñan y desarrollan plataformas de datos. Además de trabajar con servicios en la nube estándar y Ansible/Jenkins/Bash, los ingenieros de DevOps de datos también trabajan con Hadoop, NoSQL y migraciones correspondientes.

      04

      Data Quality

      Los ingenieros de calidad de Datos verifican que los datos del sistema cumplan con los requisitos comerciales, la facilidad de uso y la satisfacción de las métricas de calidad establecidas. También construyen procesos automatizados para la calidad de los datos, verificando diferentes niveles de arquitectura y etapas de procesamiento.

      05

      Data Science

      Los científicos de datos desarrollan modelos matemáticos y algoritmos para permitir la extracción de información de negocio a partir de datos y automatizar los procesos de negocio cognitivos. Trabajan con una amplia gama de técnicas, incluidos los métodos clásicos de aprendizaje automático, redes neuronales y aprendizaje por refuerzo.

      06

      Business Analysis

      Los analistas de negocio trabajan con una amplia gama de tareas orientadas al sistema o al negocio, según el tamaño del proyecto y los objetivos específicos. Las tareas orientadas al negocio están destinadas a obtener los requisitos de los clientes; mientras que las orientadas al sistema están destinadas a analizar la información, desarrollar modelos de datos o, a veces, incluso diseñar sistemas de alto nivel.

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      Por Qué Unirte a Nosotros en España

      Val Tsitlik

      VP of Technology Solutions

      EPAM tiene una oferta convincente para nuestros clientes porque pensamos estratégicamente y brindamos valor incremental rápidamente. Nuestros servicios de end-to-end, desde la consultoría de datos integrados hasta las capacidades de entrega y automatización, permiten a nuestros clientes no solo extraer información poderosa, sino también darse cuenta de los verdaderos beneficios y oportunidades comerciales que brinda.

      Rodrigo Cerqueira

      Senior Software Engineer

      Estaba buscando un entorno en el que pudiera compartir y adquirir más conocimientos cada día, mejorar mi experiencia y, por lo tanto, ofrecer más valor a nuestros clientes. ¡He logrado estos objetivos trabajando como ingeniero de software en EPAM!

      Irina Setina

      Lead Software Engineer

      Lo que más me inspira es la oportunidad de ayudar a las personas en su trabajo diario brindando soluciones que les permiten concentrarse en datos relevantes en una forma fácil de analizar. Además, disfruto la oportunidad de aprender de mis colegas todos los días y evolucionar juntos como un equipo multicultural distribuido de profesionales motivados.

      Ahmad Hourani

      Lead Systems Engineer

      Como DevOps en el stream de datos, tengo la posibilidad de manejar grandes conjuntos de datos que conllevan nuevos desafíos y oportunidades. Me gusta trabajar aquí porque utilizo la cultura y las metodologías de DevOps para ayudar a los compañeros a romper las barreras entre los datos y las operaciones. Esto nos permite concentrarnos en recopilar los datos correctos para las necesidades comerciales más apremiantes.

      Oleksandr Kasianov

      Lead Data Quality Engineer

      Como Data Quality Engineer, estoy perfectamente posicionado entre datos, tecnologías y negocio. En mi actividad diaria tengo muchas tareas relacionadas con el gobierno de datos, la calidad de los datos, la elaboración de perfiles de datos y el análisis de datos. ¡Después de eso, todo en el mundo es un posible conjunto de datos para ti!

      Kseniia Staroverova

      Lead Data Scientist

      Comencé mi carrera en EPAM en un puesto muy junior, por lo que mi experiencia ha estado llena de tareas desafiantes. Las he enfrentado con un equipo brillante de desarrolladores apasionados. Gracias a ello, he podido hacer amigos en diferentes países, culturas y zonas horarias.

      Ivan Golovanov

      Lead Business Analyst

      El enfoque del análisis de negocio está dirigido a las necesidades y problemas del negocio. Te permite explorar diferentes dominios y procesos comerciales. Desde una perspectiva de datos, trabajarás con una variedad de tecnologías, profundizarás en la comprensión de sus capacidades y desarrollarás tu experiencia para brindar soluciones más óptimas a los clientes.

      01 / 07

      Imagina tu Carrera

      Nuestros Clientes y Proyectos

      EPAM trabaja con organizaciones de todos los tamaños, desde startups hasta grandes empresas globales, y tiene más de 200 proyectos de Big Data en todo el mundo. Como resultado, estamos expuestos a una gran variedad de proyectos, dominios y tecnologías.

      Transformando la Industria del Juego Con Epic Games

      EPAM se asoció con Epic Games para construir su poderoso ecosistema de análisis. El lago de datos de Epic Games basado en AWS respalda el crecimiento continuo de Fortnite y Epic Games Store, y alberga datos de los eventos generados por más de 350 millones de jugadores registrados y usuarios del Unreal Engine.

      Stack técnico: AWS, Kubernetes, Docker, GO, Java, JavaScript

      Entrega de Plataforma de Entretenimiento Para Liberty Global

      Liberty Global recurrió a EPAM, su socio desde hace tiempo, para construir la plataforma de entretenimiento de próxima generación, conocida como Horizon 4. Usando RDK-V, EPAM ayudó a Liberty Global a implementar un decodificador (STB) con calidad de imagen 4K Ultra HD y control de voz remoto, combinado con la innovadora aplicación móvil Liberty Global 'GO', en siete mercados europeos.

      Stack técnico: AWS, Elasticsearch, RDK, Metrological, Adobe AEM, Kubernetes, Apache Spark, Kafka, Prometheus

      Monitoreo del Estado del Vehículo

      El objetivo de este proyecto era monitorear una flota de automóviles para hacer predicciones sobre qué automóviles deberían enviarse para inspección y cuáles deberían venderse cuando las reparaciones cuestan más de la ganancia esperada.

      Stack técnico: Snowflake, Talend, Spark, SAP BO

      Automatización del Trabajo Para Una Casa de Subastas Online

      El proyecto consistía en automatizar el trabajo de los expertos mediante algoritmos de aprendizaje automático. Usando los datos acumulados, automatizamos la mayor parte posible del trabajo rutinario, lo que permitió a los expertos concentrarse en los lotes más raros y específicos.

      Stack técnico: AWS, Python, Pandas, LightGBM, Sklearn, AirFlow

      Reconociendo Las Acciones de Los Clientes en Las Tiendas de Salud

      El proyecto desarrolló un sistema para reconocer y rastrear las acciones de los clientes en las tiendas utilizando cámaras de vigilancia que utilizan los analistas para optimizar las operaciones de la tienda. Nuestro producto era una mezcla de redes convolucionales profundas para la detección y algoritmos clásicos para el seguimiento de objetos.

      Stack técnico: Azure, Python, Tensorflow, ONNX, OpenCV, DVC, Kuberflow

      01 / 05

      ¿Alguna pregunta? ¡Nos encantaría saber de usted!

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