Remote Azure Data Engineer - Etl/Analytics Focus

Visa Hunt; Municipio de Rincón de los Sauces; A distancia; ARS 2.000.000 - 4.200.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Visa Hunt busca Ingeniero de Datos para diseñar, construir y operar pipelines ETL/ELT en Azure, asegurando ingesta y transformación para consumo analítico. Se trabajará con Azure Data Factory, Databricks y Delta Lake, con énfasis en rendimiento, calidad y gobernanza de datos.

El candidato debe dominar SQL y Python, tener experiencia en pipelines de datos y colaborar con equipos de BI y producto para cumplir acuerdos de datos y SLAs. Se valorará experiencia en entornos cloud y prácticas CI/CD.

Formación

• Experiencia comprobable en diseño e implementación de pipelines ETL/ELT con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Dominio de SQL, modelado y consultas optimizadas para reporting.
• Sólidos conocimientos de Python y librerías de ingeniería de datos.
• Conocimientos de almacenamiento en Azure (Blob Storage, Data Lake Gen2) y gobernanza de datos.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure para ingesta y transformación de datos.
• Garantizar calidad, rendimiento y gobernanza de datos siguiendo buenas prácticas.
• Colaborar con ciencia de datos, BI y producto para contratos de datos y SLAs.
• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines, aplicando CI/CD y control de versiones.

Conocimientos

ETL/ELT pipelines

SQL

Python

Azure

Educación

Ingeniería en Computación o afín

Herramientas

Airflow

Delta Lake

Spark

Azure Databricks

Azure Data Factory

Azure Data Lake Gen2

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.