Remote Azure Data Engineer - Etl/Elt & Spark Expert

Visa Hunt; Quilmes; Remote; ARS 1,300,000 - 2,000,000; Full time

Benefits offered by this job

Desarrollo profesional

Seguro médico

Reembolso home office

Descuentos gastronómicos y de consumo

Wellhub y bienestar

Job summary

Visa Hunt busca un Data Engineer con 3+ años de experiencia en Azure Data Factory y Databricks para diseñar, construir y mantener pipelines ETL/ELT que garanticen la ingesta, transformación y disponibilidad de datos para analítica de negocio. Se trabajará con Delta Lake, Spark, SQL y gobernanza de datos, en un entorno remoto desde Argentina.

El rol requiere colaboración con equipos de BI y ciencia de datos, prácticas CI/CD, y cumplimiento de políticas de seguridad.

Qualifications

• Experiencia comprobable como Data Engineer con Azure Data Factory y Azure Databricks (mín. 3 años).
• Dominio de Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Conocimientos sólidos de SQL, modelado y optimización de consultas.
• Experiencia en pipelines ETL/ELT y en integración de datos.
• Conocimientos prácticos de almacenamiento en Azure (Blob/Data Lake Gen2) y formatos Parquet/Delta Lake.
• Conocimientos de herramientas de orquestación y CI/CD aplicadas a datos.
• Inglés técnico; residencia en Argentina.
• Certificaciones DP-203 o Azure Data Engineer Associate o Databricks.

Responsibilities

• Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Modelar y optimizar consultas SQL para consumo analítico y reporting.
• Gestionar datos en Azure Blob Storage/Data Lake Gen2; definir particionamiento y retención.
• Construir pipelines reproducibles, parametrizables y observables; instrumentar logging y alertas.
• Colaborar con ciencia de datos, BI y producto; definir contratos de datos y SLAs.
• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines con CI/CD para artefactos de datos.
• Garantizar políticas de seguridad y gobernanza de datos (RBAC, Data Catalog).

Tools

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Delta Lake

Apache Airflow

Databricks

Job description

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.

Beneficios: Amplio plan de desarrollo y posibilidades 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.