Remote Linux Sysadmin & Bi Data Engineer | Power Bi Expert

1801 Haleon Argentina S.A.; Neuquén; Remote; ARS 77,221,000 - 138,998,000; Full time

Benefits offered by this job

Remoto 100%

Job summary

1801 Haleon Argentina S.A. busca un Data Engineer para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, asegurando ingesta, transformación y disponibilidad de datos para analítica.

Se trabajará con Azure Data Factory, Azure Databricks y almacenamiento en Data Lake Gen2. El rol implica optimizar procesos con Apache Spark, PySpark y SQL, además de garantizar seguridad, trazabilidad y cumplimiento de políticas de datos.

Qualifications

• Experiencia comprobable diseñando pipelines ETL/ELT en Azure.
• Conocimientos de governanza de datos y seguridad (RBAC, Data Catalog).
• Dominio de Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• SQL avanzado para modelado y tuning de consultas.
• Conocimiento de almacenamiento en la nube (Blob Storage, Data Lake Gen2).
• Inglés técnico para lectura de documentación.

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure Data Factory y Databricks.
• Optimizar transformaciones con Spark y PySpark para batch y near real-time.
• Modelar consultas SQL y estructuras de datos para reporting y analítica.
• Gestionar datos en Azure Data Lake Gen2 y blob storage con particionamiento y retención.
• Construir pipelines reproducibles con logging, métricas y CI/CD para datos.
• Colaborar con equipos de datos, BI y producto para contratos de datos y SLAs.
• Asegurar cumplimiento de políticas de seguridad y privacidad de datos.

Skills

Azure Data Factory

Azure Databricks

SQL

PySpark

APIs/ETL pipelines

Data governance

Cloud data platforms

Education

Azure DP-203

Azure Data Engineer Associate

Tools

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

Delta Lake

Azure Data Lake Gen2

Parquet/Delta formats

Python (PySpark)

Azure Blob Storage

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.

Grandes Beneficios

Envía tu solicitud y únete a nosotros para impulsar soluciones de datos robustas y escalables.