Senior Cloud Devops Engineer - Aws, Eks & Ci/Cd (Remote)

Fullstack; Tandil; Hybrid; ARS 1,800,000 - 3,000,000; Full time

Job summary

Fullstack 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 candidato trabajará en pipelines confiables y costo-eficientes para entregar datos consistentes y trazables a tiempo.

El rol implica autonomy técnica para decisiones de arquitectura, integración de dbt/dlt y gobernanza de datos, con enfoque en calidad, seguridad y observabilidad en un entorno de healthcare y life sciences.

Qualifications

• Más de 3 años de experiencia como Data Engineer en entornos cloud productivos.
• Conocimientos avanzados en AWS serverless (excluyente).
• Conocimientos avanzados en Apache Airflow (excluyente).
• Conocimientos sólidos de SQL Server y modelado de datos.
• Experiencia con Power BI para dashboards y reporting.
• Experiencia en CI/CD y herramientas de automatización.
• Conocimientos de Python para ingesta y automatización.
• Conocimientos de Snowflake y dbt.

Responsibilities

• Diseñar, construir y operar la plataforma de datos basada en AWS serverless.
• Desarrollar DAGs de Airflow de punta a punta y gestionar MWAA.
• Configurar entornos MWAA, dependencias, plugins y despliegues.
• Orquestar procesos con Glue, Lambda, ECS y Step Functions; integrar dbt y dlt.
• Ingesta multi-fuente vía APIs REST/GraphQL y bases de datos.
• Construir y mantener el data lake/lakehouse en S3 con Parquet/Apache Iceberg.
• Modelar datos en Snowflake y dbt; añadir tests y documentación.
• Procesamiento con Spark / PySpark con escritura idempotente.
• Infraestructura como código: Terraform y/o AWS CDK/CloudFormation.
• Pipelines GitLab CI/CD con separación de entornos y despliegues controlados.
• Aplicar seguridad de mínimo privilegio y gobierno de datos.
• Observabilidad con CloudWatch y pruebas de DAGs; optimización de costos.
• Colaborar con equipos y stakeholders para entregar resultados de negocio.

Skills

Data Engineer

AWS Serverless

Apache Airflow

SQL

Power BI

CI/CD

Python

Snowflake

Tools

Terraform

AWS CDK

CloudFormation

dbt

MWAA

Spark

Snowflake

Job description

Buenos Aires, Argentina
Full time
R
**Descripción General del Rol**
Brinda un aporte oportuno y de alta calidad al desarrollo de soluciones para proyectos orientados a service delivery, managed services o implementación para clientes.
Las asignaciones suelen requerir análisis básico y resolución de problemas, con énfasis en cumplir los compromisos de entrega y servicio de IQVIA hacia los clientes. Contribuye al logro de los objetivos de satisfacción del cliente.
**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.

IQVIA is a leading global provider of clinical research services, commercial insights and healthcare intelligence to the life sciences and healthcare industries. We create intelligent connections to accelerate the development and commercialization of innovative medical treatments to help improve patient outcomes and population health worldwide. Learn more at is committed to integrity in our hiring process and maintains a zero tolerance policy for candidate fraud. All information and credentials submitted in your application must be truthful and complete. Any false statements, misrepresentations, or material omissions during the recruitment process will result in immediate disqualification of your application, or termination of employment if discovered later, in accordance with applicable law. We appreciate your honesty and professionalism.
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To get there, we seek out diverse talent with curious minds and a relentless commitment to innovation and impact. No matter your role, everyone at IQVIA contributes to our shared goal of helping customers improve the lives of patients everywhere. Thank you for your interest in growing your career with us.
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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