📍 Ubicación: Argentina | Puede ser 100% remoto

🎯 Misión

Integrarte a un equipo de datos para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, garantizando la ingesta, transformación y disponibilidad de datos para consumidores de negocio y modelos analíticos. El rol implica responsabilidad técnica en la implementación de soluciones con Azure Data Factory, Azure Databricks y ecosistemas de almacenamiento (Blob Storage, Data Lake) aplicando buenas prácticas de calidad, rendimiento y gobernanza de datos.

✅ Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar pipelines de ingestión y transformación de datos utilizando Azure Data Factory y Azure Databricks.

• Implementar procesos ETL/ELT con Apache Spark y PySpark para procesamiento por lotes y en tiempo casi real.

• Modelar y optimizar consultas SQL y estructuras de datos para consumo analítico y reporting.

• Gestionar y organizar datos en Azure Blob Storage y Azure Data Lake (Gen2), definiendo particionamiento, formatos y políticas de retención.

• Construir pipelines reproducibles, parametrizables y observables; instrumentar logging, métricas y alertas.

• Colaborar con equipos de ciencia de datos, BI y producto para definir contratos de datos, SLAs y requisitos de calidad.

• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines; aplicar control de versiones y prácticas CI/CD para artefactos de datos.

• Garantizar cumplimiento de políticas de seguridad y privacidad en el manejo de datos sensibles.

• Documentar arquitecturas, pipelines y runbooks; transferir conocimiento al equipo y participar en on-call rotativo cuando aplique.

🔍 Requisitos excluyentes

• Experiencia comprobable como Data Engineer (mín. 3 años) trabajando con Azure Data Factory y Azure Databricks.

• Dominio de Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido y optimización de jobs.

• Sólidos conocimientos de SQL: modelado, tuning y optimización de consultas.

• Experiencia en diseño e implementación de pipelines ETL/ELT y en integración de datos.

• Conocimiento práctico de Azure Blob Storage y Azure Data Lake (Gen2), incluyendo formatos como Parquet/Delta Lake.

• Familiaridad con herramientas de orquestación, monitorización y CI/CD aplicadas a datos.

• Inglés técnico: nivel intermedio (lectura de documentación y comunicación con equipos técnicos).

• Residir en Argentina.

⭐ Suma puntos

• Experiencia con Delta Lake, optimizaciones de storage y compaction.

• Conocimientos en seguridad y gobernanza de datos: RBAC, Data Catalog, políticas de enmascaramiento.

• Familiaridad con Python avanzado y librerías de ingeniería de datos (pandas, numpy, airflow o equivalentes).

• Experiencia con performance tuning de Spark y troubleshooting de jobs en Databricks.

• Certificaciones Azure relacionadas con datos (DP-203, Azure Data Engineer Associate) o Databricks.

• Experiencia en entornos cloud a gran escala y en trabajo ágil con equipos multidisciplinarios.

📋 Proceso de selección

Recruiting screen → Entrevista técnica → Entrevista con el cliente → Oferta

🎁 Grandes Beneficios

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Para postular:

1 - Envía tu CV a través de nuestro portal.

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