Ai Qa Data Engineer - Power Bi & Sql
Outlier
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Job summary
Outlier busca un Data Engineer con experiencia en Google Cloud Platform (GCP) para liderar pipelines de datos, integrando diversas fuentes y asegurando calidad de información para proyectos internacionales. Se valorará conocimiento de BigQuery y Delta Lake, así como habilidades en Python y Airflow.
La posición es 100% remota desde Argentina, con modalidad híbrida en ciertos casos y colaboración con equipos globales. Se exige inglés técnico intermedio (B2+).
Qualifications
- Experiencia en Google Cloud Platform (GCP) y desarrollo de pipelines de datos.
- Dominio de SQL y modelado de datos para reporting.
- Conocimiento de Delta Lake y almacenamiento en la nube de Azure no aplica.
Responsibilities
- Construir y mantener pipelines de datos (batch y streaming) en GCP.
- Trabajar con BigQuery para modelado y consulta de datos.
- Integrar múltiples fuentes de datos (APIs, bases de datos, archivos).
- Colaborar con analítica y negocio para requerimientos de datos.
- Asegurar calidad, consistencia y disponibilidad de los datos.
Skills
Tools
Job description
- Ofertas de Ai Qa Data Engineer Power Bi Sql en...
El trabajo no coincide con mi búsqueda
Descripción de trabajo irrelevante
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El trabajo parece obsoleto
Sospechoso / Parece una estafa
Otro (por favor especificar).
Su aportación nos ayuda a mejorar nuestro servicio.
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
Envía tu solicitud y únete a nosotros para impulsar soluciones de datos robustas y escalables.
1 - Envía tu CV a través de nuestro portal.
3 - Participa en una entrevista inicial utilizando inteligencia artificial.
Al completar estos pasos estarás más cerca de sumarte a nuestro equipo.
Remoto (Argentina) | Proyectos internacionales
Full-time 100% remoto - CABA y Cordoba Hibrido
Sobre el rol
Buscamos un/a Data Engineer con experiencia en Google Cloud Platform (GCP) para sumarse a un equipo que trabaja en proyectos internacionales, principalmente con clientes de Estados Unidos.
El rol estará enfocado en la construcción y mantenimiento de pipelines de datos, colaborando con equipos de analítica y negocio para generar datasets confiables y escalables.
Es una buena oportunidad para trabajar en entornos cloud modernos, participando en proyectos con foco en datos, analítica e innovación.
Desarrollar y mantener pipelines de datos (batch y/o streaming) en GCP
Trabajar con BigQuery para modelado y consulta de datos
Integrar distintas fuentes de información (APIs, bases de datos, archivos, etc.)
Colaborar con equipos de analítica y negocio para entender requerimientos
Asegurar calidad, consistencia y disponibilidad de los datos
Participar en la mejora continua de procesos y soluciones
Experiencia trabajando con Google Cloud Platform (GCP)
Experiencia en desarrollo de pipelines de datos
Buen manejo de SQL y modelado de datos
Conocimientos en herramientas como:
Dataflow / Dataproc / Composer (no excluyente tener todas)
Experiencia trabajando con múltiples fuentes de datos
Conocimientos básicos de buenas prácticas en datos (calidad, monitoreo, etc.)
Nivel de inglés B2+ (para trabajo en proyectos internacionales)
Valoramos especialmente
Experiencia en entornos cloud y proyectos de datos modernos
Conocimientos de orquestación (Airflow / Composer)
Experiencia en optimización de consultas y performance
Familiaridad con herramientas de versionado (Git) y buenas prácticas de desarrollo
Modalidad de trabajo
100% remoto desde el interior de Argentina, Hibrido CABA y Cordoba
Trabajo con equipos internacionales (principalmente USA)
Horario full-time
Beneficios
Plan de carrera y capacitaciones
Día de cumpleaños libre
Beneficio por conectividad
Descuentos en formación y plataformas educativas
Postulación
Si es para vos, aplicá acá mismo.
Si no es para vos, compartila con tus colegas!
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)
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)
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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.
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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.
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.
- 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 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.
- 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.
- 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 .
- 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.
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