Remote Azure Data Engineer — Pipelines & Spark Expert

Visa Hunt; Santa Fe Capital; A distancia; ARS 1.200.000 - 2.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Visa Hunt busca un Data Engineer para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, asegurando la ingesta, transformación y disponibilidad de datos para analítica y modelos de negocio. El puesto implica responsabilidad técnica en Azure Data Factory, Databricks y ecosistemas de almacenamiento; se trabajará con Spark, PySpark y gobernanza de datos, con enfoque en calidad y rendimiento.

Se requiere dominio de SQL, Delta Lake y buenas prácticas de CI/CD, además de colaboración con

Formación

• Experiencia como Data Engineer con pipelines ETL/ELT.
• Dominio de Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Conocimientos de Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Sólidos conocimientos de SQL y modelado de datos.
• Conocimientos de almacenamiento en Azure (Blob, Data Lake Gen2).
• Experiencia con herramientas CI/CD para datos.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure.
• Garantizar ingesta, transformación y disponibilidad de datos para analítica.
• Implementar procesos con Spark/PySpark y optimizar jobs.
• Modelar y optimizar consultas SQL para reporting.
• Gestionar datos en Azure Blob Storage y Data Lake (Gen2).
• Construir pipelines reproducibles, con logging, métricas y alertas.
• Colaborar con ciencia de datos, BI y producto para SLAs y calidad.
• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines; aplicar CI/CD.
• Cumplir políticas de seguridad/gobernanza de datos.
• Documentar arquitecturas, runbooks y transferir conocimiento.

Conocimientos

Azure Data Factory

Azure Databricks

SQL

Python

Delta Lake

CI/CD

Data governance

Herramientas

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Descripción del empleo

Visa Hunt busca un Data Engineer para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, asegurando la ingesta, transformación y disponibilidad de datos para analítica y modelos de negocio. El puesto implica responsabilidad técnica en Azure Data Factory, Databricks y ecosistemas de almacenamiento; se trabajará con Spark, PySpark y gobernanza de datos, con enfoque en calidad y rendimiento.

Se requiere dominio de SQL, Delta Lake y buenas prácticas de CI/CD, además de colaboración con