#11 Senior Data & Ai Platform Engineer

Muttdata; La Pampa; Remote; ARS 1,000,000 - 2,000,000; Full time

Benefits offered by this job

Contrato full-time

Trabajo remoto

Salario competitivo

Licencias y vacaciones

Días personales

Plataformas de aprendizaje

Tarjeta de beneficios

Programas de reintegros

Clases de inglés

Programa de referidos

Regalo de cumpleaños

Healthy Break

Celebraciones Darwoft

Job summary

Muttdata busca un Data Engineer Semi-Senior para diseñar, construir y optimizar un Knowledge Graph central basado en Neo4j. Trabajarás con Data Science, Backend e IA para transformar taxonomías y ontologías en grafos productivos, conectando datos a través de pipelines ETL/ELT, con énfasis en rendimiento, calidad y escalabilidad.

Se valorará experiencia en embeddings, recuperación semántica y integración con herramientas de IA.

Qualifications

• Experiencia entre 3 y 5 años en Data Engineering o roles afines.
• Experiencia práctica con Neo4j, Cypher y modelado de grafos.
• Experiencia desarrollando pipelines ETL/ELT.
• Dominio de Python o Node.js para procesamiento de datos.
• Conocimientos de IA, embeddings y recuperación semántica.
• Capacidad para trabajar de forma autónoma y colaborar con equipos.

Responsibilities

• Modelar, implementar y mantener modelos de datos en Neo4j (grafo de conocimiento).
• Construir pipelines ETL/ELT con Python/Node.js para ingesta y transformación de datos.
• Desarrollar consultas Cypher complejas para recuperación de información y navegación de grafos.
• Integrar Neo4j con IA y enfoques RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Optimizar rendimiento y estrategias de indexación en grafos.
• Colaborar con Data Science, Backend y IA para evolucionar la arquitectura de datos.
• Garantizar calidad de datos y validaciones automatizadas.

Skills

Neo4j

Cypher

Data modeling

ETL/ELT

Python

Node.js

Indexing

AI fundamentals

Collaboration

Tools

Neo4j APOC

Graph Data Science (GDS)

LangChain / LlamaIndex

Neo4j Vector Index

Job description

Ubicación: Argentina | Puede ser 100% remoto

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.

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.

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.

Grandes Beneficios:

Contrato full-time en relación de dependencia con pago en ARS.

Trabajo 100% remoto.

Salario competitivo.

Licencias legales y vacaciones.

Días personales adicionales al año.

Acceso a plataformas de aprendizaje.

Tarjeta de beneficios y descuentos.

Welcome kit.

Programas de reintegros.

Clases de inglés.

Programa de referidos.

Regalo de cumpleaños.

Healthy Break.

Celebraciones al estilo Darwoft: aniversarios, fiestas de fin de año, cumpleaños y actividades de integración.

En Darwoft desarrollamos software que genera impacto real.

Somos una compañía tecnológica latinoamericana que trabaja junto a empresas de diferentes partes del mundo, creando soluciones digitales innovadoras, escalables y de alto valor.

Nuestra cultura combina excelencia técnica, colaboración, aprendizaje continuo y una fuerte orientación a las personas.

La Inteligencia Artificial forma parte de nuestra manera de trabajar, innovar y resolver problemas. Buscamos incorporar nuevas tecnologías para construir mejores productos y potenciar las capacidades de nuestros equipos.

Si te apasiona la tecnología, disfrutás resolver desafíos complejos y querés participar en proyectos donde tu trabajo tenga impacto, nos encantaría conocerte.

1043 - Data Engineer (Neo4j/Cypher/Knowledge Graphs) · Semi-Senior · Remoto · Argentina

Ubicación: Argentina

Modalidad: 100% remoto

Tipo de contratación: Relación de dependencia (full-time)

Industria / Proyecto: LegalTech / Inteligencia Legal y Regulatoria con IA

Zona horaria: Argentina (ART / UTC-3)

Seniority: Semi-Senior (3 a 5 años de experiencia)

Sobre el rol

Estamos buscando un/a Data Engineer Semi-Senior con experiencia práctica en Neo4j, Cypher y modelado de datos en grafos para sumarse a un proyecto innovador de LegalTech enfocado en transformar la manera en que se organiza, conecta y consulta información legal, tributaria, contable y regulatoria.

Vas a participar en el desarrollo y evolución de un Knowledge Graph que permitirá relacionar grandes volúmenes de información, identificar conexiones semánticas y potenciar soluciones de búsqueda inteligente basadas en Inteligencia Artificial.

Esta posición combina Data Engineering, Graph Databases e Inteligencia Artificial, con un fuerte enfoque en la construcción de soluciones productivas, escalables y mantenibles.

Trabajarás junto a equipos de Data Science, Backend e IA para transformar modelos conceptuales, taxonomías y ontologías en estructuras de grafos eficientes que alimenten arquitecturas de recuperación de información como RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Buscamos una persona con una base sólida en ingeniería de datos, experiencia real trabajando con Neo4j y motivación por seguir desarrollándose en Knowledge Graphs, búsqueda semántica y GraphRAG.

¿Qué vas a hacer?

• Modelado de grafos: Diseñar, implementar y mantener modelos de datos en Neo4j, representando entidades, relaciones, jerarquías y estructuras complejas de información.
• Ingeniería de datos: Construir y optimizar pipelines ETL/ELT para ingesta, transformación, validación y actualización de datos estructurados y no estructurados.
• Desarrollo con Cypher: Crear y optimizar consultas complejas para recuperación de información, navegación de relaciones y procesamiento de datos en grafos.
• Implementación de Knowledge Graphs: Transformar taxonomías, ontologías y modelos conceptuales definidos por Data Science en estructuras productivas dentro de Neo4j.
• Integración con IA y RAG: Participar en la integración de Neo4j con embeddings, búsqueda vectorial y arquitecturas de recuperación semántica.
• Optimización de performance: Mejorar consultas, estrategias de indexación, consistencia de datos y escalabilidad de la base de grafos.
• Integración con Backend: Desarrollar integraciones mediante Python o Node.js para conectar los datos del grafo con aplicaciones, APIs y servicios internos.
• Calidad de datos: Implementar validaciones, controles automatizados y buenas prácticas para garantizar la integridad y confiabilidad de la información.
• Trabajo interdisciplinario: Colaborar con especialistas en Data Science, Inteligencia Artificial y desarrollo de software para evolucionar la arquitectura de datos.

¿Qué buscamos?

• Experiencia: Entre 3 y 5 años de experiencia profesional en Data Engineering, Data Platform Engineering o posiciones similares.
• Neo4j: Experiencia práctica diseñando, implementando y manteniendo soluciones basadas en bases de datos de grafos.
• Cypher: Buen dominio del lenguaje para desarrollar consultas complejas, recorrer relaciones y optimizar operaciones sobre grafos.
• Modelado de datos: Conocimiento de modelos Property Graph, nodos, relaciones, labels, propiedades y buenas prácticas de diseño.
• ETL/ELT: Experiencia desarrollando pipelines de ingesta, transformación e integración de datos.
• Programación: Manejo de Python o Node.js para procesamiento de datos, automatización o integración con servicios.
• Optimización: Conocimiento de índices, constraints, optimización de consultas y performance de bases de datos.
• Arquitectura de datos: Capacidad para transformar requerimientos funcionales y técnicos en modelos de datos escalables y mantenibles.
• Fundamentos de IA: Familiaridad con embeddings, búsqueda semántica, bases vectoriales o conceptos de RAG.
• Autonomía y colaboración: Capacidad analítica, resolución de problemas, documentación técnica y buena comunicación con equipos interdisciplinarios.

Será un plus

• Experiencia con Knowledge Graphs, GraphRAG o arquitecturas de recuperación híbrida.
• Conocimiento de Neo4j APOC, Graph Data Science (GDS) o Neo4j Vector Index.
• Familiaridad con tecnologías semánticas como RDF, OWL, SKOS o SHACL.
• Experiencia integrando Neo4j con LangChain, LlamaIndex u otros frameworks de IA.
• Experiencia con Neo4j AuraDB, despliegues cloud o entornos contenerizados.
• Conocimiento de NLP, extracción de entidades, procesamiento documental o enriquecimiento semántico.
• Familiaridad con Kafka, RabbitMQ o herramientas de procesamiento distribuido.
• Experiencia implementando pruebas automatizadas sobre grafos, validaciones de calidad de datos o herramientas de observabilidad.
• Experiencia previa en proyectos de LegalTech, RegTech, compliance o plataformas de gestión de conocimiento.

¿Qué te ofrecemos en Darwoft?

• Contrato full-time en relación de dependencia con pago en ARS.
• Trabajo 100% remoto.
• Salario competitivo.
• Licencias legales y vacaciones.
• Días personales adicionales al año.
• Acceso a plataformas de aprendizaje.
• Tarjeta de beneficios y descuentos.
• Welcome kit.
• Programas de reintegros.
• Clases de inglés.
• Programa de referidos.
• Regalo de cumpleaños.
• Healthy Break.
• Celebraciones al estilo Darwoft: aniversarios, fiestas de fin de año, cumpleaños y actividades de integración.