Remote Senior Data Migration & Visualization Lead

Fullstack; La Pampa; Hybrid; ARS 3,000,000 - 7,000,000; Full time

Benefits offered by this job

Remota o Mixta

Capacitación profesional

Clases de inglés

Vacaciones y licencias

Welcome kit

Tarjeta de beneficios

Programas de reintegros

Job summary

Fullstack en Argentina busca un Senior Data Engineer para diseñar y operar una plataforma de datos en AWS serverless, orquestada con Apache Airflow y gestionada como código. El enfoque está en pipelines confiables, trazables y con costos eficientes en la nube.

El rol combina ingeniería de datos, calidad y gobierno, con autonomía para tomar decisiones de arquitectura y prácticas recomendadas en toda la plataforma. Se ofrece modalidad mixta o remota.

Qualifications

• Experiencia de +3 años como Data Engineer en entornos cloud.
• AWS serverless (excluyente): Lambda, Glue, Athena, EMR Serverless.
• Apache Airflow (excluyente): MWAA en producción y pruebas.
• CI/CD y control de versiones con GitLab.
• Infraestructura como código: Terraform, AWS CDK/CloudFormation.
• Snowflake y dbt: modelado por capas y pruebas.
• Python para ingesta y automatización (boto3, APIs REST/GraphQL).
• Seguridad y gobernanza de datos; buenas prácticas.

Responsibilities

• Diseñar, construir y operar la plataforma de datos en AWS serverless.
• Desarrollar DAGs de Airflow de punta a punta con idempotencia y SLAs.
• Configurar MWAA y desplegar blue/green; gestionar entornos.
• Orquestar con Glue, Lambda, ECS y Step Functions; integrar dbt/dlt.
• Ingesta multi-fuente con APIs REST/GraphQL y SharePoint.
• Modelar datos en Snowflake y dbt por capas; pruebas y documentación.
• Infraestructura como código con Terraform/AWS CDK/CloudFormation.
• CI/CD con GitLab; dividir entornos dev/staging/prod.
• Aplicar seguridad de mínimo privilegio y gobernanza de datos.
• Observabilidad con CloudWatch y pruebas de DAGs; optimización de costos.

Skills

AWS serverless

Apache Airflow

CI/CD

Python

GitLab CI/CD

Snowflake

dbt

Terraform

Education

Título universitario

Tools

Terraform

AWS CDK

CloudFormation

Snowflake

dbt

Job description

Buenos Aires, Argentina
Full time
R

Descripción General del Rol

Funciones Esenciales

• Asiste en la revisión y análisis de los requerimientos o problemáticas de los clientes.
• Desarrolla documentación y especificaciones detalladas.
• Realiza análisis cuantitativos o cualitativos básicos para identificar problemas y proponer soluciones de BI.
• Desarrolla modelos de bases de datos y cubos tabulares que se conecten a tableros desarrollados en Power BI.
• Desarrolla un conocimiento básico de los servicios, metodologías de consultoría y de la industria farmacéutica / healthcare / life sciences.
• Comienza a desarrollar conciencia y entendimiento de las soluciones tecnológicas de IQVIA.
• Las responsabilidades asociadas a los proyectos son asignadas y gestionadas de cerca por Consultores, Engagement Managers o Principals.

Requisitos / Calificaciones

• Título universitario (requerido).
• 1 a 3 años de experiencia laboral relacionada (requerido).
• Conocimiento avanzado en SQL Server : armado de modelos, cubos tabulares y ETLs (requerido).
• Conocimiento avanzado en PowerBI (requerido).
• Capacidad para trabajar de manera colaborativa y efectiva con otros equipos de la organización para alcanzar objetivos comunes.
• Conocimiento y comprensión de los procesos fundamentales del negocio, su interacción y el impacto de factores internos y externos en la toma de decisiones, el crecimiento y la disminución.
• Conocimiento de métodos, herramientas y técnicas de consultoría dentro de su área funcional.
• Conocimiento de eventos actuales y desarrollos de la industria, así como de los principales competidores.
• Comprensión del mercado.
• Conocimiento de asociaciones profesionales/comerciales, referentes clave y empresas relevantes del sector.
• Buenas habilidades de gestión del tiempo.

EEO Minorities/Females/Protected Veterans/Disabled

Senior Data Engineer (AWS Serverless & Airflow) – Relación de Dependencia – Argentina

Información general

• Ubicación: Argentina
• Tipo de contrato: Relación de dependencia, full-time
• Industria / Proyecto: Plataforma de datos sobre AWS serverless para cliente internacional (industria a confirmar)

Sobre el rol

Buscamos un/a Senior Data Engineer para diseñar, construir y operar una plataforma de datos sobre AWS serverless, orquestada con Apache Airflow y gestionada íntegramente como código.

La posición combina ingeniería de datos, calidad y gobierno de datos. El foco está en pipelines confiables, automatizados y desplegados mediante CI/CD, que permitan al negocio contar con datos consistentes, trazables y disponibles a tiempo, con un uso eficiente de los costos cloud.

Vas a tener autonomía técnica para tomar decisiones de arquitectura, elegir el servicio adecuado para cada caso y definir buenas prácticas sobre toda la plataforma.

Responsabilidades

• Diseñar, construir y operar la plataforma de datos sobre el ecosistema serverless de AWS, eligiendo cada servicio según el caso de uso, el costo y la operabilidad.
• Desarrollar DAGs de Airflow de punta a punta, con foco en idempotencia, reintentos, SLAs y manejo de fallos.
• Configurar y operar entornos MWAA: dependencias, plugins, escalado de workers y despliegues blue/green.
• Orquestar desde Airflow jobs de Glue, Lambda, ECS y Step Functions, e integrar dbt (vía Cosmos) y dlt.
• Implementar ingesta multi-fuente con dlt y Python: APIs REST y GraphQL, Microsoft Graph, Cost Explorer, SharePoint, bases de datos y archivos.
• Diseñar y mantener el data lake / lakehouse en S3 con Parquet y Apache Iceberg sobre Glue Catalog.
• Modelar datos en Snowflake y dbt por capas, con tests y documentación.
• Desarrollar procesamiento con Spark / PySpark garantizando escrituras idempotentes y particionado eficiente.
• Aprovisionar la infraestructura como código con Terraform y/o AWS CDK / CloudFormation: entornos MWAA, Glue jobs, Lambdas, buckets S3, roles IAM y permisos de Lake Formation.
• Construir y mantener pipelines de GitLab CI/CD con separación de entornos (dev / staging / prod) y despliegues controlados por rama.
• Aplicar seguridad de mínimo privilegio, gobierno de datos con Lake Formation y manejo seguro de secretos.
• Implementar observabilidad con CloudWatch (logs, métricas, alarmas) y testing de DAGs.
• Optimizar costos de la arquitectura serverless aplicando prácticas de FinOps.

Requisitos

Must-Have

• +3 años de experiencia como Data Engineer en entornos cloud productivos.
• AWS serverless (excluyente, nivel avanzado):
  • Cómputo: Lambda (layers, concurrencia, timeouts, cold starts, empaquetado con contenedores), Fargate / ECS.
  • Procesamiento: Glue (jobs Spark y Python Shell, Data Catalog, crawlers), Athena (particionado, optimización de costos por escaneo), EMR Serverless.
  • Orquestación y eventos: Step Functions, EventBridge (reglas y schedulers), SQS, SNS.
  • Almacenamiento: S3 (diseño de data lake, lifecycle, eventos), DynamoDB (modelado por patrones de acceso, índices, streams).
  • Integración y APIs: API Gateway, AppSync.
  • Streaming: Kinesis Data Streams / Firehose, MSK Serverless.
  • Seguridad: IAM con mínimo privilegio, Lake Formation, Secrets Manager.
  • Observabilidad y costos: CloudWatch, FinOps y Cost Explorer.
• Apache Airflow (excluyente, nivel avanzado):
  • Arquitectura interna (scheduler, executor, workers, triggerer, metadata DB), ciclo de vida de tareas, data intervals, catchup y backfills.
  • Operadores, hooks y sensores: providers de AWS, operadores custom y deferrable operators.
  • TaskFlow API, XComs, dynamic task mapping, task groups y assets.
  • MWAA en producción.
  • Testing de DAGs, parametrización por entorno, monitoreo y alertas.
• CI/CD y control de versiones (excluyente):
  • Git avanzado: rebase, merge, cherry-pick, resolución de conflictos e historial limpio.
  • Estrategias de branching (GitFlow, trunk-based, feature branches) y versionado semántico.
  • GitLab: merge requests, code review, protección de ramas, aprobaciones y reglas de merge.
  • GitLab CI/CD: stages, jobs, runners, variables y secretos protegidos, artefactos, caché, ambientes y despliegues manuales o automáticos.
• Infraestructura como código:
  • Terraform avanzado: módulos reutilizables, variables por entorno e import de recursos existentes.
  • AWS CDK y/o CloudFormation: stacks, parámetros, outputs, change sets y drift detection.
  • Buenas prácticas: separación de entornos, versionado, revisión del plan antes de aplicar.
• Ingeniería de datos:
  • Snowflake: modelado, SQL avanzado y optimización de consultas.
  • dbt: modelado por capas, tests, documentación e integración con Cosmos.
  • Python para ingesta y automatización (boto3, APIs REST y GraphQL, procesamiento de archivos).
  • Spark / PySpark, incluyendo conocimiento de internals.
  • Parquet y Apache Iceberg sobre Glue Catalog.
  • Ingesta multi-fuente con dlt.
• Agentes: experiencia con Agent Core o conocimiento de arquitecturas de agentes.

Nice-to-Have

• Docker y criterio para decidir dónde correr cargas (ECS vs. workers de Airflow).
• Criterio para elegir entre Glue y EMR como motor de procesamiento.
• Diseño de capas de proyección y consumo sobre DynamoDB para aplicaciones web.
• FinOps de datos: pipelines de costos cloud y análisis de consumo.
• Nociones de Kafka (MSK) y catalogación de topics.

¿Qué ofrecemos en Darwoft?

• Contratación en relación de dependencia, con remuneración en ARS.
• Modalidad de trabajo remota o Mixta.
• Salarios competitivos.
• Vacaciones y licencias según legislación vigente.
• Días personales adicionales por año.
• Acceso a plataformas de capacitación.
• Tarjeta de beneficios y descuentos.
• Welcome kit.
• Programas de reintegros.
• Clases de inglés.
• Programa de referidos.
• Regalo de cumpleaños.
• Healthy Break.
• Celebraciones, aniversarios y actividades de integración.

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