Remote Environmental Permits Data Engineer

Power Digital Marketing; Municipio de Rincón de los Sauces; A distancia; ARS 1.800.000 - 2.400.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Power Digital Marketing está buscando un profesional de datos para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, garantizando la ingesta y disponibilidad de datos para modelos analíticos. Se trabajará con Azure Data Factory, Azure Databricks y almacenamiento en la nube, aplicando buenas prácticas de calidad y rendimiento.

Las tareas incluyen diseñar pipelines de ingestión, implementar procesos ETL/ELT con Spark y PySpark, y optimizar consultas SQL para consumo analítico y reporting.

Formación

• Experiencia en diseño y desarrollo de pipelines ETL/ELT en Azure.
• Conocimientos sólidos de Azure Data Factory, Databricks y almacenamiento en la nube.
• Capacidad para aplicar buenas prácticas de calidad, rendimiento y gobernanza de datos.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar pipelines de ingestión y transformación de datos en Azure.
• Implementar procesos ETL/ELT con Spark y PySpark para batch y near real-time.
• Modelar y optimizar consultas SQL y estructuras de datos para reporting.

Conocimientos

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

PySpark

SQL

Data modeling

Data governance

Logging / observability

Herramientas

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Descripción del empleo

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, métr