Remote Ai Risk Architect & Data Bi Engineer

Fullstack; La Pampa; Remote; ARS 1,200,000 - 1,800,000; Full time

Job summary

Fullstack busca ingeniero(a) de datos con al menos 3 años de experiencia para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure. Trabajarás con Azure Data Factory, Azure Databricks y Spark, optimizando consultas SQL y asegurando disponibilidad de datos para analítica y BI.

Se valorará experiencia en data governance, seguridad y CI/CD para artefactos de datos; se priorizará residencia en Argentina y disponibilidad para remoto total.

Qualifications

• 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 Parquet/Delta Lake.
• Familiaridad con herramientas de orquestación, monitorización y CI/CD aplicadas a datos.
• Inglés técnico: nivel intermedio.
• 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.
• Experiencia con performance tuning de Spark y troubleshooting de jobs en Databricks.
• Residir en Argentina.
• 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).

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure para garantizar ingesta, transformación y disponibilidad de datos para negocio y modelos analíticos.
• Implementar procesos ETL/ELT con Spark y PySpark para procesamiento por lotes y casi en tiempo real.
• Modelar y optimizar consultas SQL y estructuras de datos para consumo analítico y reporting.
• Gestionar datos en Azure Blob Storage y Data Lake Gen2, definiendo particionamiento, formatos y retención.
• Construir pipelines reproducibles, parametrizables y observables con logging, métricas y alertas.
• Colaborar con ciencia de datos, BI y producto para contratos de datos, SLAs y calidad.
• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines, aplicar CI/CD para artefactos de datos.
• Garantizar cumplimiento de políticas de seguridad y privacidad en manejo de datos sensibles.
• Documentar arquitecturas, pipelines y runbooks; transferir conocimiento y participar en on-call cuando aplique.

Tools

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

PySpark

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Delta Lake

Parquet

Pandas

Numpy

Airflow

CI/CD para datos

Job description

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.