Remote Azure Data Engineer: Etl & Analytics Pro

Visa Hunt; Rosario; Remote; ARS 90,873,000 - 136,310,000; Full time

Job summary

Visa Hunt busca un Ingeniero de Datos con al menos 3 años de experiencia para diseñar, construir y operar pipelines ETL/ELT en Azure. Trabajarás con Azure Data Factory, Databricks y Delta Lake, asegurando calidad, rendimiento y gobernanza de datos en un entorno remoto.

Colaborarás con equipos de datos, BI y producto, aplicarás CI/CD y prácticas de pruebas, y definirás contratos de datos y SLAs. Residir en Argentina y comunicación técnica en inglés.

Qualifications

• Experiencia mínima 3 años como Data Engineer en Azure.
• Dominio de Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Conocimiento de Apache Spark y PySpark.
• SQL avanzado: modelado y optimización.
• Diseño e implementación de pipelines ETL/ELT en Azure.
• Conocimientos de Delta Lake y storage optimization.
• Seguridad y gobernanza de datos (RBAC, Data Catalog).
• Inglés técnico para lectura y comunicación.
• Residir en Argentina.
• Experiencia con CI/CD para datos y pruebas de pipelines.

Responsibilities

• Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT en Azure Data Factory y Databricks.
• Gestionar almacenamiento en Azure Blob Storage y Data Lake Gen2.
• Asegurar calidad, rendimiento y gobernanza de datos.
• Automatizar despliegues, pruebas y observabilidad de pipelines.
• Colaborar con equipos de datos, BI y producto.

Skills

SQL

Python avanzado

Spark / PySpark

Data governance

Inglés técnico

CI/CD para datos

Tuning de Spark

RBAC

Airflow

Delta Lake

Tools

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Data Catalog

CI/CD for data pipelines

Airflow

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 analístico 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.