Remote Azure Data Engineer - Etl/Analytics Focus

Visa Hunt; Rosario; A distancia; ARS 121.540.000 - 182.310.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Visa Hunt busca un Ingeniero de Datos con experiencia en Azure Data Factory y Azure Databricks para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en entornos de datos empresariales.

Trabajarás en ingesta, transformación y gobernanza de datos, colaborando con BI y equipos de producto, y aplicando prácticas CI/CD, seguridad y qualidade de datos. Se ofrece modalidad 100% remoto desde Argentina, con foco en Azure y Spark.

Formación

• Experiencia mínima 3 años con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Dominio de Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Conocimientos sólidos de SQL, modelado y optimización de consultas.
• Diseño e implementación de pipelines ETL/ELT y integración de datos.
• Conocimiento práctico de Azure Blob Storage y Data Lake Gen2 y formatos Parquet/Delta Lake.
• Familiaridad con herramientas de orquestación, monitorización y CI/CD aplicadas a datos.
• Inglés técnico: lectura de documentación y comunicación con equipos técnicos.
• Residir en Argentina y experiencia con Delta Lake y gobernanza de datos.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT en Azure Data Factory y Databricks.
• Implementar procesos ETL/ELT con Spark y PySpark para batch y near‑real‑time.
• Modelar y optimizar consultas SQL para consumo analítico y reporting.
• Gestionar almacenamiento en Azure Blob/Data Lake Gen2 y definir formatos y retención.
• Construir pipelines reproducibles, con logging, métricas y alertas.

Conocimientos

Python

SQL

Equipo multidisciplinario

Performance tuning

ETL/ELT design

Educación

DP-203 / Azure Data Engineer Associate

Databricks Certification

Herramientas

Azure Data Factory

Azure Databricks

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Parquet/Delta Lake

Apache Spark

PySpark

Airflow

Descripción del empleo

• Ofertas de Remote Azure Data Engineer Etl Anal...

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.