Bi & Data Solutions Engineer (Power Bi + Sql)

Pavago; La Pampa; A distancia; ARS 1.800.000 - 2.400.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Trabajo 100% remoto

Salario competitivo

Licencias y vacaciones

Descripción de la vacante

Pavago busca un Data Engineer para unirse a un equipo de datos en Argentina con modalidad 100% remoto. Diseñarás, desarrollarás y operarás pipelines ETL/ELT en Azure, garantizando ingesta, transformación y disponibilidad de datos para usuarios de negocio y modelos analíticos.

Responsabilidades incluyen modelar y optimizar SQL, gestionar Data Lake Gen2 y Blob Storage, y aplicar CI/CD para artefactos de datos.

Formación

• 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.
• 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).
• Familiaridad con herramientas de orquestación y CI/CD aplicadas a datos.
• Inglés técnico: nivel intermedio. Residir en Argentina.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure para ingesta y transformación de datos.
• Modelar y optimizar consultas SQL para consumo analítico y reporting.
• Gestionar datos en Azure Data Lake Gen2 y Blob Storage con políticas de retención.
• Construir pipelines reproducibles, parametrizables y observables con logging y métricas.
• Trabajar con ciencia de datos, BI y producto para definir contratos de datos y SLAs.
• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines con control de versiones y CI/CD aplicada a datos.

Conocimientos

Data engineering

Azure Data Factory

Azure Databricks

SQL

Python

ETL/ELT

Data governance

Herramientas

Delta Lake

Apache Spark

PySpark

Descripción del empleo

• Ofertas de Bi Data Solutions Engineer Power Bi...

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

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 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.