Remote Azure Data Engineer: Etl/Elt & Spark Expert

Alignerr Corp.; Rosario; Remote; ARS 1,800,000 - 3,000,000; Full time

Job summary

Alignerr Corp. busca un Data Engineer para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, garantizando ingesta, transformación y disponibilidad de datos para consumo analítico.

Deberás dominar Azure Data Factory y Azure Databricks, con experiencia en Apache Spark y PySpark, SQL avanzado y Delta Lake. Se valora conocimiento de gobierno de datos, pipelines reproducibles y prácticas CI/CD; remoto posible desde Argentina.

Qualifications

• Experiencia como Data Engineer con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Dominio de Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• SQL sólido: modelado, tuning y optimización de consultas.
• Diseño e implementación de pipelines ETL/ELT.
• Conocimiento de Azure Blob Storage y Azure Data Lake Gen2 (Parquet/Delta).
• Inglés técnico para lectura de documentación.
• Residir en Argentina.
• Certificaciones DP-203 o Databricks.
• Seguridad y gobernanza de datos: RBAC, Data Catalog.
• Python avanzado y librerías de ingeniería de datos (pandas, numpy, airflow).

Responsibilities

• Diseñar y operar pipelines ETL/ELT en Azure.
• Garantizar ingesta, transformación y disponibilidad de datos.
• Construir pipelines reproducibles, observables con logging y alertas.
• Colaborar con equipos de datos, BI y producto para contratos de datos y SLAs.
• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines; aplicar CI/CD.
• Garantizar cumplimiento de políticas de seguridad y privacidad de datos.
• Documentar arquitecturas, pipelines y runbooks.

Skills

Azure Data Factory

Azure Databricks

SQL

Python PySpark

Delta Lake

Spark tuning

Airflow

CI/CD para datos

Data governance

Inglés técnico

Tools

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

Delta Lake

Airflow

CI/CD tooling

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.