Senior Data Engineer: Azure ETL, Spark & Analytics (Remote)

Bold Business; Neuquén; Remote; ARS 92,724,000 - 154,540,000; Full time

Job summary

Bold Business busca un Data Engineer para diseñar, implementar y mantener pipelines ETL/ELT en Azure, asegurando la ingesta y disponibilidad de datos para analítica y reporting. Se trabajar en estrecha colaboración con BI y ciencia de datos para definir contratos de datos, SLAs y calidad.

El candidato ideal domina Azure Data Factory y Databricks, Spark y PySpark, y tiene experiencia en governance, almacenamiento en Data Lake Gen2 y prácticas CI/CD para artefactos de datos.

Qualifications

• Experiencia comprobable como Data Engineer con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Dominio de Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Sólidos conocimientos de SQL, modelado y optimización de consultas.
• Experiencia en diseño e implementación de pipelines ETL/ELT.
• Conocimiento práctico de Azure Blob Storage/Data Lake Gen2 y formatos Parquet/Delta Lake.
• Familiaridad con herramientas de orquestación, monitorización y CI/CD para datos.
• Inglés técnico a nivel lectura de documentación.

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure (ADF/Databricks).
• Optimizar procesos de ingestión, transformación y almacenamiento de datos.
• Garantizar calidad, rendimiento y gobernanza de datos.
• Colaborar con equipos de BI, ciencia de datos y producto para contratos de datos y SLAs.
• Automatizar pruebas y despliegues de pipelines con control de versiones.

Skills

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

PySpark

SQL

Data Modeling

ETL/ELT Design

CI/CD para datos

Python

Data Governance

Education

Título en Ciencias de la Computación o campo relacionado

Tools

Azure Data Lake Gen2

Parquet/Delta Lake

Airflow

Git

Job description

Bold Business busca un Data Engineer para diseñar, implementar y mantener pipelines ETL/ELT en Azure, asegurando la ingesta y disponibilidad de datos para analítica y reporting. Se trabajar en estrecha colaboración con BI y ciencia de datos para definir contratos de datos, SLAs y calidad.

El candidato ideal domina Azure Data Factory y Databricks, Spark y PySpark, y tiene experiencia en governance, almacenamiento en Data Lake Gen2 y prácticas CI/CD para artefactos de datos.