Lead Database & Data Platform (Latam Remote)

Zeo Consulting; Neuquén; A distancia; ARS 136.828.000 - 205.242.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Zeo Consulting busca un Data Engineer para un rol centrado en diseñar, construir y mantener pipelines ETL/ELT en Azure. Trabajarás con Azure Data Factory, Azure Databricks y Delta Lake para garantizar ingesta, transformación y disponibilidad de datos para consumo analítico.

Se requiere mínimo 3 años de experiencia, dominio de Spark/PySpark y SQL avanzado. Trabajo 100% remoto desde Argentina, con colaboración entre equipos de datos, BI y producto. Certificaciones en Azure/Databricks son deseables.

Formación

• Experiencia comprobable como Data Engineer (mín. 3 años).
• Dominio de Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Conocimientos sólidos de SQL: modelado y tuning.
• Experiencia en pipelines ETL/ELT e integración de datos.
• Conocimiento práctico de Azure Blob Storage y Azure Data Lake Gen2, con formatos Parquet/Delta Lake.
• Familiaridad con monitorización y CI/CD aplicadas a datos.
• Inglés técnico: lectura de documentación y comunicación con equipos.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT en Azure, asegurando calidad y gobernanza.
• Implementar pipelines con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Optimizar consultas SQL y estructuras de datos para reporting.
• Gestionar almacenamiento en Azure Blob Storage/Data Lake Gen2; asegurar retención.
• 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

Azure Data Factory

Azure Databricks

Spark PySpark

SQL optimization

Python avanzado

CI/CD para datos

Gobernanza de datos

Educación

Azure DP-203 certificación

Databricks Certification

Herramientas

Delta Lake

Parquet

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Airflow

Descripción del empleo

• Ofertas de Lead Database Data Platform Latam R...

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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.

3 - Participa en una entrevista inicial utilizando inteligencia artificial.

Al completar estos pasos estarás más cerca de sumarte a nuestro equipo.

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