Remote Azure Data Engineer - Etl/Elt & Spark Expert

Visa Hunt; La Pampa; À distance; ARS 1 200 000 - 2 400 000; Plein temps

Résumé du poste

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. Se trabajará con Azure Data Factory, Databricks y Delta Lake en un entorno 100% remoto desde Argentina.

El candidato ideal tiene al menos 3 años de experiencia, dominio de Spark/PySpark y SQL, y capacidad para implementar CI/CD y gobernanza de datos. Ingles técnico y trabajo en equipo con BI y producto.

Qualifications

• Experiencia comprobable como Data Engineer (mín. 3 años).
• Experiencia con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Conocimiento de Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Dominio de SQL, modelado y optimización de consultas.
• Conocimiento práctico de Azure Blob Storage y Azure Data Lake Gen2 (Parquet/Delta Lake).
• Experiencia con herramientas de orquestación (Airflow) y CI/CD para datos.
• Inglés técnico y residencia en Argentina.

Responsabilités

• Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT en Azure para ingesta y transformación de datos.
• Implementar pipelines con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Optimizar consultas SQL y modelos de datos para BI y analítica.
• Gestionar almacenamiento en Blob Storage/Data Lake Gen2 y formatos Parquet/Delta.
• Instrumentar logging, métricas, alertas y monitoreo de pipelines.
• Colaborar con equipos de ciencia de datos, BI y producto para contratos de datos.

Connaissances

Data Engineer

Azure Data Factory

Azure Databricks

Spark / PySpark

SQL

Python

CI/CD para datos

Data governance

RBAC y seguridad de datos

Outils

Azure Data Factory

Azure Databricks

Delta Lake

Apache Spark

Airflow

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Description du poste

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.