Azure Data Engineer: Etl & Analytics Specialist (Remote)

Visa Hunt; Ciudad de Mendoza; A distancia; ARS 2.000.000 - 3.400.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Visa Hunt está buscando un Data Engineer con al menos 3 años de experiencia en Azure para diseñar y operar pipelines de datos. Se trabajará con Azure Data Factory y Databricks, optimizando Spark, manejando Data Lake Gen2 y Delta Lake, y colaborando con BI para entregar datos confiables.

El rol admite trabajo remoto 100% y requiere dominio de SQL, Python y herramientas de CI/CD para datos. Se busca proactividad y responsabilidad en governance y seguridad de datos.

Formación

• Experiencia comprobable como Data Engineer (mín. 3 años) con Azure Data Factory y Databricks.
• Dominio de Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Sólidos conocimientos de SQL: modelado, tuning y optimización de consultas.
• Experiencia en diseño e implementación de pipelines ETL/ELT.
• Conocimiento de Azure Blob Storage y Azure Data Lake Gen2, formatos Parquet/Delta.
• Conocimientos en seguridad y gobernanza de datos (RBAC, Data Catalog).
• Python avanzado con pandas/numpy; experiencia con Airflow o alternativas.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT en Azure Data Factory y Databricks.
• Modelar y optimizar consultas SQL para consumo analítico.
• Gestionar datos en Azure Blob Storage y Data Lake Gen2 con particionamiento y formatos.
• 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; aplicar CI/CD para artefactos de datos.

Conocimientos

Optimización SQL

Procesamiento Spark

Python avanzado

Airflow

CI/CD para datos

Herramientas

Azure Data Factory

Azure Databricks

Delta Lake

Azure Data Lake Gen2

Azure Blob Storage

Parquet

RBAC

Data Catalog

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.

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