Azure Data Engineer — Etl & Analytics Focus

Visa Hunt; Tandil; A distancia; ARS 3.000.000 - 5.400.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Visa Hunt busca un Ingeniero de Datos para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, asegurando ingesta, transformación y disponibilidad de datos para usuarios analíticos.

Se requiere experiencia con Azure Data Factory, Azure Databricks y Delta Lake, así como prácticas de gobernanza, rendimiento y seguridad. Trabajo remoto posible desde Argentina.

Formación

• Experiencia mínima de 3 años como Data Engineer.
• Experiencia con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Conocimientos de Delta Lake y optimización de almacenamiento.
• Conocimientos de Azure Blob Storage y Azure Data Lake Gen2.
• Conocimiento práctico de herramientas de orquestación y CI/CD para datos.
• Inglés técnico.
• Residir en Argentina.
• Experiencia en seguridad y gobernanza de datos.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar pipelines de ingestión y transformación de datos en Azure.
• Implementar ETL/ELT con Spark y PySpark para batch y near‑real time.
• Modelar y optimizar consultas SQL para reporting analítico.
• Gestionar datos en Azure Data Lake Gen2 y Blob Storage, defin. particionamiento y retención.
• Construir pipelines reproducibles con logging, métricas y alertas.
• Colaborar con ciencia de datos, BI y producto para contratos de datos y SLAs.
• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines con CI/CD.
• Garantizar cumplimiento de políticas de seguridad y gobernanza.

Conocimientos

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

PySpark

SQL

Python

Airflow

Delta Lake

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Pandas

NumPy

Educación

DP-203 (Azure Data Engineer)

Azure Data Engineer Associate

Databricks Certification

Herramientas

Parquet

Delta Lake

RBAC

Descripción del empleo

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.