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Data Engineer Azure Data Factory (ADF) - Argentina | 100% remoto
nuevaDesde Argentina
- Remoto desde Argentina
- Tiempo completo
- Remoto
- Semi senior
Requisitos
- sql
- azure
- ci/cd
- inteligencia artificial
- spark
- databricks
- comunicación
- • inglés intermedio
Suma si tenés
- python
- airflow
- pandas
- reclutamiento
La búsqueda
📍 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.
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Publicado en Himalayas. Los datos de requisitos los extrae Maru del aviso: ante cualquier duda, manda el aviso original.