Data Engineer

Stefanini Latam; Partido de Vicente López; Presencial; ARS 900.000 - 1.500.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Stefanini Latam busca un profesional para Diseñar y mantener pipelines de datos en Databricks que alimenten productos analíticos y aplicaciones del equipo DPI LATAM. Se espera experiencia en ETL/ELT con PySpark y SQL, y manejo de SAP y orquestadores.

El candidato debe integrar datos de múltiples fuentes, garantizar calidad y documentar linajes, comunicándose de forma proactiva con el equipo. Inglés intermedio/avanzado y experiencia con cloud completan el perfil.

Formación

• Educación: Estudiante avanzado o graduado en Ingeniería de Sistemas, Informática, Ciencia de Datos o carrera afín.
• 1-2 años de experiencia en data engineering o analytics engineering.
• Experiencia práctica construyendo pipelines en Databricks o plataformas basadas en Spark.
• SQL avanzado (queries complejas, window functions, optimización).
• Conocimiento de Unity Catalog en Databricks.
• Experiencia con SAP (tablas, extractores, IDocs).
• Familiaridad con orquestadores (Databricks Workflows, Airflow).
• Conocimientos básicos de cloud (AWS o Azure).
• Inglés intermedio/avanzado.

Responsabilidades

• Construir y mantener pipelines de datos en Databricks que alimenten productos analíticos y aplicaciones del equipo DPI LATAM.
• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT en Databricks usando PySpark y SQL.
• Conectar e ingestar datos desde múltiples fuentes (SAP, archivos planos, APIs, bases relacionales).
• Asegurar calidad de datos: implementar validaciones, monitoreo y alertas básicas sobre los pipelines.
• Documentar pipelines, diccionarios de datos y linaje de forma clara y mantenible.
• Colaborar con analytics y el desarrollador de aplicaciones para definir productos de datos.
• Utilizar herramientas de AI-assisted development para acelerar desarrollo y resolución de problemas.
• Participar en code reviews y mantener estándares de código limpio y reproducible.

Conocimientos

Databricks

PySpark

SQL

Delta Lake

Unity Catalog

SAP

Airflow

AWS/Azure

Inglés

Educación

Ingeniería de Sistemas

Herramientas

Databricks

Descripción del empleo

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¡Seguro no te quieres quedar fuera!

¿Por qué te elegiremos? ¡Porque los desafíos que asumirás reflejan tus ambiciones!

Location: Buenos Aires, Argentina (subcontratado vía consultora)

Construir y mantener pipelines de datos en Databricks que alimenten productos analíticos y aplicaciones del equipo DPI LATAM. Este rol cierra el gap de ejecución entre las ideas del equipo y los datos listos para consumo, permitiendo prototipar soluciones de datos rápido y con calidad.

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT en Databricks usando PySpark y SQL.
• Construir y optimizar tablas en Delta Lake siguiendo buenas prácticas de modelado (medallion architecture: bronze/silver/gold).
• Conectar e ingestar datos desde múltiples fuentes (SAP, archivos planos, APIs, bases relacionales).
• Asegurar calidad de datos: implementar validaciones, monitoreo y alertas básicas sobre los pipelines.
• Documentar los pipelines, diccionarios de datos y linaje de forma clara y mantenible.
• Colaborar con el equipo de analytics y el desarrollador de aplicaciones para definir los productos de datos necesarios.
• Utilizar herramientas de AI-assisted development (Claude Code, GitHub Copilot u equivalentes) para acelerar el desarrollo y la resolución de problemas.
• Participar en code reviews y mantener estándares de código limpio y reproducible.

Educación: Estudiante avanzado o graduado en Ingeniería de Sistemas, Informática, Ciencia de Datos o carrera afín.

• 1-2 años de experiencia en roles de data engineering o analytics engineering.
• Experiencia práctica construyendo pipelines en Databricks o plataformas similares (Spark-based).
• SQL avanzado (queries complejas, window functions, optimización).
• Conocimiento de Unity Catalog en Databricks.
• Experiencia con fuentes SAP (tablas, extractores, IDocs).
• Familiaridad con orquestadores (Databricks Workflows, Airflow).
• Nociones de cloud (AWS o Azure): S3, IAM, básicos.
• Inglés intermedio/avanzado.
• Entregar pipelines funcionales rápido, priorizando prototipos que prueben valor antes de escalar.
• Manejar múltiples fuentes de datos con estructuras heterogéneas sin perder calidad.
• Trabajar con autonomía pero integrado al equipo, comunicando avances y bloqueos de forma proactiva.

Creer para co-crear

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