Remote Azure Data Engineer - Spark, Databricks & ETL

Move Your Biz; Santa Fe Capital; A distancia; ARS 1.000.000 - 1.800.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Move Your Biz está buscando un Data Engineer para unirse a un equipo de datos, diseñando y operando pipelines ETL/ELT en Azure. La posición admite 100% remoto y requiere residencia en Argentina, con enfoque en Azure Data Factory, Databricks y almacenamiento de datos en la nube.

Se espera experiencia con Spark/PySpark, SQL avanzado y dominio de herramientas de orquestación para garantizar calidad, rendimiento y gobernanza de datos. Se valorarán certificaciones DP-203 o similar.

Formación

• Experiencia comprobable en Data Engineering con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Dominio de Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Sólidos conocimientos de SQL: modelado, tuning y optimización de consultas.
• Diseño e implementación de pipelines ETL/ELT y en integración de datos.
• Conocimiento práctico de almacenamiento en Azure y formatos como Parquet/Delta Lake.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure para ingesta, transformación y disponibilidad de datos.
• Implementar procesos con Spark y PySpark para lotes y streaming cercano a tiempo real.
• Modelar y optimizar consultas SQL para consumo analítico y reporting.
• Gestionar datos en Azure Data Lake Gen2 y Blob Storage, definiendo particionamiento y políticas de retención.
• Construir pipelines reproducibles con logging, métricas y alertas; aplicar CI/CD para artefactos de datos.

Conocimientos

Azure Data Factory

Azure Databricks

SQL

Python

ETL/ELT diseño

Herramientas

Azure Data Lake Gen2

Azure Blob Storage

Delta Lake

Apache Spark

Airflow

Descripción del empleo

Move Your Biz está buscando un Data Engineer para unirse a un equipo de datos, diseñando y operando pipelines ETL/ELT en Azure. La posición admite 100% remoto y requiere residencia en Argentina, con enfoque en Azure Data Factory, Databricks y almacenamiento de datos en la nube.

Se espera experiencia con Spark/PySpark, SQL avanzado y dominio de herramientas de orquestación para garantizar calidad, rendimiento y gobernanza de datos. Se valorarán certificaciones DP-203 o similar.