Senior Data Engineer, Dataops & Cloud Pipelines (Remote)

Fullstack; Quilmes; Hybrid; ARS 120,098,000 - 205,882,000; Full time

Benefits offered by this job

Conectividad

Capacitación y certificaciones

Plan de carrera

Día de cumpleaños libre

Kit de bienvenida

Descuentos en formación

Convenios con empresas

Job summary

NTT DATA busca un Senior Data Engineer para diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos en Google Cloud Platform, con foco en calidad, trazabilidad y rendimiento. Trabajarás con BigQuery, Dataform y Cloud Storage, integrando diversas fuentes y exponiendo APIs REST para ingestion eficiente.

Colaborarás con Analytics, Ingeniería y Producto para entregar soluciones de datos escalables. Pago en USD mensuales y modalidad 100% remoto LATAM según ubicación; contrato inicial de 12 meses con

Qualifications

• Experiencia mínima de 3 años en Data Engineering, con pipelines en entornos productivos.

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos confiables y escalables con Google Cloud Platform (BigQuery, Dataform, Pub/Sub, Cloud Storage).
• Integrar fuentes de datos mediante APIs REST y garantizar ingestión y disponibilidad de la información.
• Gestionar transformaciones en la nube, modelado de datos y gobernanza.
• Documentar procesos, arquitecturas y decisiones técnicas para mantenibilidad.
• Colaborar con Analytics, Ingeniería y Producto para translating business requirements en soluciones de datos.

Skills

Data engineering

Python

SQL

GCP

BigQuery

Dataform

Pub/Sub

Cloud Storage

APIs REST

SAP

PI/Y-Go

Git

Tools

Git

Job description

Como líder global en innovación empresarial y tecnológica, trabajamos con las mejores organizaciones a nivel mundial para entregar soluciones que generan un impacto significativo. Con más de 190,000 profesionales en más de 70 países, combinamos un profundo conocimiento con una cultura que valora el aprendizaje, la curiosidad y la colaboración. Lideramos la transformación y entregamos soluciones seguras, innovadoras y específicas de la industria que impulsan el crecimiento de los negocios. Nuestra gente impulsa todos nuestros logros , piensan en grande para entregar resultados mientras se asegura que cada voz sea escuchada. En NTT DATA nos encontramos en la búsqueda de un/a Senior Data Engineer para sumarse a nuestro equipo! Responsabilidades: Participar en proyectos de implementación de Cognite Data Fusion (CDF) , con foco en integración, transformación, modelado y contextualización de datos. Requisitos: C ontar con experiencia sólida en Data Engineering, capacidad para trabajar con fuentes heterogéneas y experiencia en entornos Cloud, con preferencia por Microsoft Azure . 5 años o más de experiencia como Data Engineer. Experiencia sólida en construcción de pipelines ETL/ELT . Muy buen manejo de Python y SQL . Experiencia integrando datos desde APIs, bases de datos y sistemas empresariales (SAP, PI o Y-Go deseables) . Conocimientos sólidos de modelado de datos . Experiencia trabajando con APIs y SDKs . Experiencia en entornos Cloud . Conocimientos de Git y versionado de código . Capacidad para trabajar de forma autónoma y colaborar con equipos técnicos y funcionales

Beneficios

• Amplio plan de desarrollo y posibilidades de evolución profesional con desafíos constantes.
• Cobertura médica de primer nivel para vos y tu grupo familiar.
• Reintegro de gastos de home office.
• Campañas con importantes descuentos en Gastronomía y Supermercados.
• Beneficios asociados a la calidad de vida: horarios flex, homeoffice.
• Wellhub (red de gimnasios y bienestar integral).
• Descuentos educacionales.

Cultura

¿Por qué NTT DATA? Cultura colaborativa con enfoque "People First" Desarrollo profesional y aprendizaje continuo Flexibilidad laboral con BeFlex Bienestar y apoyo a la salud mental Entorno diverso e inclusivo

Buscamos un Data Engineer con sólida experiencia en el ecosistema de Google Cloud Platform, capaz de diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos robustos y escalables. El rol implica trabajar en proyectos de implementación donde la calidad, trazabilidad y eficiencia del dato son prioridad. Si te apasiona transformar datos en activos estratégicos y disfrutas resolver desafíos técnicos complejos en entornos cloud, esta oportunidad es para ti.

Responsabilidades principales

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos confiables y escalables utilizando las herramientas del ecosistema Google Cloud Platform.
• Integrar diversas fuentes de datos mediante el consumo y exposición de APIs REST, garantizando la correcta ingestión y disponibilidad de la información.
• Gestionar y transformar datos en la nube utilizando BigQuery, Dataform y Cloud Storage, asegurando consistencia, calidad y rendimiento en cada capa del modelo de datos.
• Implementar flujos de mensajería y procesamiento de eventos en tiempo real a través de Pub/Sub, coordinando la orquestación entre servicios.
• Documentar los procesos, arquitecturas de datos y decisiones técnicas para garantizar la mantenibilidad y transferencia de conocimiento en el equipo.
• Colaborar con equipos de Analytics, Ingeniería y Producto para comprender los requerimientos de negocio y traducirlos en soluciones de datos eficientes.

Experiencia mínima

• Experiencia mínima de 3 años en roles de Data Engineering, con participación activa en proyectos de implementación de pipelines en entornos productivos.
• Dominio de Google Cloud Platform, incluyendo BigQuery, Dataform, Pub/Sub y Cloud Storage como componentes principales del stack de datos.
• Sólido manejo de Python para el desarrollo de scripts de transformación, automatización de procesos y consumo de APIs.
• Capacidad avanzada en SQL para modelado, consultas complejas, optimización de queries y construcción de modelos analíticos en BigQuery.
• Experiencia en integración con APIs REST: autenticación, paginación, manejo de errores y normalización de datos provenientes de distintas fuentes.
• Conocimiento de buenas prácticas de ingeniería de datos: versionado de código, testing de pipelines, gestión de dependencias y documentación técnica.

Formato de trabajo

Buenos Aires: híbrido (2 veces por semana en oficina) - Flex

Córdoba: híbrido (1 vez cada 15 días en oficina)

Resto del país: 100% remoto

Beneficios

• Beneficio por conectividad
• Capacitación y certificaciones a cargo de la empresa
• Plan de carrera personalizado y capacitación constante
• Día de cumpleaños libreKit de bienvenida
• Descuentos en formación (Siglo 21 y Coderhouse)
• Convenios con Unilever, Tienda Molinos y otras empresas

Condiciones

Pago en USD.

Ubicación: 100% Remoto LATAM

Pago: Mensual en USD

Tipo de contrato: Freelance (Contractor).

Contrato por 12 meses con posible renovación

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

• Beneficio por conectividad
• Capacitación y certificaciones a cargo de la empresa
• Plan de carrera personalizado y capacitación constante
• Día de cumpleaños libre
• Kit de bienvenida
• Descuentos en formación (Siglo 21 y Coderhouse)
• Convenios con Unilever, Tienda Molinos y otras empresas

Buscamos un/a Data Engineer para integrarse al equipo tecnológico de una empresa líder en soluciones para grandes corporaciones. El foco del rol está puesto exclusivamente en el diseño, desarrollo y creación de productos de datos de alto impacto, construyendo soluciones escalables y eficientes sobre el ecosistema AWS dentro de un entorno de trabajo ágil.

Diseñar, construir y entregar productos de datos robustos que aporten valor directo y continuo al negocio.

Diseñar, implementar y mantener pipelines de datos escalables con tecnologías de procesamiento distribuido.

Implementar y gestionar flujos de integración y despliegue continuo (CI/CD) para asegurar calidad y agilidad en las entregas.

Participar en la planificación, estimación y desarrollo de tareas bajo las ceremonias de Scrum.

Experiencia práctica en AWS: Amazon S3, Amazon Athena y AWS Glue.

Experiencia práctica en procesamiento distribuido y Big Data con Spark.

Nivel intermedio-avanzado de Python aplicado a pipelines de datos.

Manejo sólido de Git.

Valoramos especialmente

Gobernanza y permisos con AWS Lake Formation.

Automatización y despliegues CI/CD con GitHub Actions.

Modalidad de trabajo

Buenos Aires: híbrido (2 veces por semana en oficina) - Flex

Córdoba: híbrido (1 vez cada 15 días en oficina)

Resto del país: 100% remoto

Beneficios

• Beneficio por conectividad
• Capacitación y certificaciones a cargo de la empresa
• Plan de carrera personalizado y capacitación constante
• Día de cumpleaños libre
• Kit de bienvenida
• Descuentos en formación (Siglo 21 y Coderhouse)
• Convenios con Unilever, Tienda Molinos y otras empresas