Remote Azure Data Engineer: Etl & Analytics Pro

Visa Hunt; Ciudad de Mendoza; Remote; ARS 90,873,000 - 136,310,000; Full time

Job summary

Visa Hunt está buscando un Ingeniero de Datos con al menos 3 años de experiencia en Azure Data Factory y Azure Databricks para diseñar, construir y operar pipelines ETL/ELT. Serás responsable de procesar datos con Spark, optimizar SQL y gestionar Data Lake/Blob en Gen2, asegurando calidad y gobernanza.

Remote-friendly desde Argentina, con colaboración entre equipos de datos y BI. Se valorarán certificaciones DP-203 y Databricks, experiencia en CI/CD para datos y conocimiento de Delta Lake para

Qualifications

• Experiencia mínima de 3 años como Data Engineer con Azure Data Factory y Databricks.
• Dominio de Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• SQL sólido, modelado y tuning de consultas.
• Diseño e implementación de pipelines ETL/ELT y de integración de datos.
• Conocimiento práctico de Azure Data Lake Gen2 y formatos Parquet/Delta Lake.
• Herramientas de orquestación, monitoreo y CI/CD aplicadas a datos.
• Inglés técnico leído y escrito; residencia en Argentina.

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure.
• Implementar procesos con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Optimizar consultas SQL y estructuras de datos para analítica.
• Gestionar almacenamiento en Azure Blob/Data Lake Gen2 y particionamiento.
• Construir pipelines reproducibles, con logging, métricas y alertas.
• Colaborar con data science, BI y producto para contratos de datos y SLAs.

Skills

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

PySpark

SQL

Python

Delta Lake

Data Modeling

CI/CD para datos

RBAC y gobernanza

Education

Azure Data Certifications (DP-203 / Azure Data Engineer Associate)

Databricks Certification

Tools

Azure Data Factory

Azure Databricks

Delta Lake

Parquet/Delta formats

Azure Blob Storage/Data Lake Gen2

Airflow

Pandas

NumPy

Job description

• 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.