Remote Azure Data Engineer - Etl/Analytics Focus

Visa Hunt; Partido de Quilmes; A distancia; ARS 2.600.000 - 4.600.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Home office stipend

Medical coverage

Professional development

Wellness program

Flexible hours

Descripción de la vacante

Visa Hunt busca un Data Engineer para diseñar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, asegurando ingesta, transformación y disponibilidad de datos para consumo analítico. Trabajarás con Azure Data Factory, Databricks y almacenamiento en Blob/Data Lake Gen2, aplicando buenas prácticas de calidad y gobernanza mientras colaboras con ciencia de datos y BI. Se prioriza implementación CI/CD y cumplimiento de políticas de seguridad y privacidad.

Formación

• Experiencia mínima de 3 años como data engineer con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Conocimientos sólidos de Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Dominio avanzado de SQL: modelado, tuning y optimización de consultas.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar pipelines de ingestión y transformación de datos en Azure Data Factory y Databricks.
• Implementar ETL/ELT con Spark para batch y near‑real‑time.
• Gestionar datos en Azure Blob Storage y Data Lake Gen2, definiendo particionamiento y formatos.
• Construir pipelines reproducibles con logging, métricas y alertas.
• Colaborar con equipos de datos, BI y producto para contratos de datos y SLAs.

Conocimientos

Spark/PySpark

SQL

Inglés técnico

Argentina residente

Delta Lake

CI/CD para datos

Git y control de versiones

Educación

Azure DP-203 o Azure Data Engineer

Databricks Certification

Herramientas

Azure Data Factory

Azure Databricks

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Parquet/Delta Lake

Descripción del empleo

Ubicación

Argentina | Puede ser 100% remoto

Descripción del puesto

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.

Responsabilidades

• 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

• 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.

Beneficios

• Amplio plan de desarrollo yposibilidades de evolución profesional con desafíos constantes.
• Cobertura médica de primer nivel para vos y tu grupo familiar.
• Reintegro de gastos de home office.
• Campañas con importantes descuentos en Gastronomía y Supermercados.
• Beneficios asociados a la calidad de vida: horarios flex, homeoffice.
• Wellhub (red de gimnasios y bienestar integral).
• Descuentos educacionales.