Senior Data Engineer: Ingest & Bigquery Pipelines (Remote)

PwC Argentina; Municipio de Juan José Castelli; Remote; ARS 1,800,000 - 3,200,000; Full time

Job summary

PwC Argentina busca un Senior Data Engineer para diseñar, construir y operar pipelines ETL/ELT orientados a BI en entornos Azure y Google Cloud. Colaborarás con equipos de datos y negocio para entregar soluciones de ingesta, modelado y reporting confiables con Power BI y Snowflake.

Se requiere 3 años de experiencia, dominio de SQL Server, Python y herramientas Azure, con enfoque en calidad, gobernanza y rendimiento. Modalidad remota o híbrida según el proyecto.

Qualifications

• Título universitario requerido.
• 1 a 3 años de experiencia laboral relacionada requerida.
• Conocimiento avanzado en SQL Server: armado de modelos, cubos tabulares y ETLs.
• Conocimiento avanzado en PowerBI.
• Capacidad para trabajar de forma colaborativa y en equipo para alcanzar objetivos.
• Conocimiento de procesos del negocio y su impacto en decisiones.

Responsibilities

• Diseñar, construir y operar pipelines de datos en Azure para ingesta, transformación y disponibilidad.
• Desarrollar DAGs de Airflow y pipelines con DBT e integración con Salas de datos.
• Optimizar consultas SQL y estructuras de datos para consumo analítico y reporting.
• Modelar datos en plataformas como Snowflake y dbt por capas; pruebas y documentación.
• Aplicar prácticas de CI/CD, control de versiones y gobernanza de datos.

Skills

SQL Server

Colaboración en equipo

Toma de decisiones de negocio

Education

Título universitario

Tools

Azure Data Factory

Azure Databricks

Azure Blob Storage

Azure Data Lake

Parquet/Delta Lake

dbt

Python

Spark / PySpark

Snowflake

Job description

• Ofertas de Senior Data Engineer Ingest Bigquer...

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.

IQVIA is a leading global provider of clinical research services, commercial insights and healthcare intelligence to the life sciences and healthcare industries. We create connections that accelerate the development and commercialization of innovative medical treatments. Everything we do is part of a journey to improve patient outcomes and population health worldwide.

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

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.

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.

Información general

Ubicación: Argentina
Modalidad: 100% remoto
Tipo de contratación: Relación de dependencia (full-time)
Industria / Proyecto: LegalTech / Inteligencia Legal y Regulatoria con IA
Zona horaria: Argentina (ART / UTC-3)
Seniority: Semi-Senior (3 a 5 años de experiencia)

En Darwoft desarrollamos software que genera impacto real.

Somos una compañía tecnológica latinoamericana que trabaja junto a empresas de diferentes partes del mundo, creando soluciones digitales innovadoras, escalables y de alto valor.

Nuestra cultura combina excelencia técnica, colaboración, aprendizaje continuo y una fuerte orientación a las personas.

La Inteligencia Artificial forma parte de nuestra manera de trabajar, innovar y resolver problemas. Buscamos incorporar nuevas tecnologías para construir mejores productos y potenciar las capacidades de nuestros equipos.

Si te apasiona la tecnología, disfrutás resolver desafíos complejos y querés participar en proyectos donde tu trabajo tenga impacto, nos encantaría conocerte.

Sobre el rol

Estamos buscando un/a Data Engineer Semi-Senior con experiencia práctica en Neo4j, Cypher y modelado de datos en grafos para sumarse a un proyecto innovador de LegalTech enfocado en transformar la manera en que se organiza, conecta y consulta información legal, tributaria, contable y regulatoria.

Vas a participar en el desarrollo y evolución de un Knowledge Graph que permitirá relacionar grandes volúmenes de información, identificar conexiones semánticas y potenciar soluciones de búsqueda inteligente basadas en Inteligencia Artificial.

Esta posición combina Data Engineering, Graph Databases e Inteligencia Artificial, con un fuerte enfoque en la construcción de soluciones productivas, escalables y mantenibles.

Trabajarás junto a equipos de Data Science, Backend e IA para transformar modelos conceptuales, taxonomías y ontologías en estructuras de grafos eficientes que alimenten arquitecturas de recuperación de información como RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Buscamos una persona con una base sólida en ingeniería de datos, experiencia real trabajando con Neo4j y motivación por seguir desarrollándose en Knowledge Graphs, búsqueda semántica y GraphRAG.

¿Qué vas a hacer?

• Modelado de grafos: Diseñar, implementar y mantener modelos de datos en Neo4j, representando entidades, relaciones, jerarquías y estructuras complejas de información.
• Ingeniería de datos: Construir y optimizar pipelines ETL/ELT para ingesta, transformación, validación y actualización de datos estructurados y no estructurados.
• Desarrollo con Cypher: Crear y optimizar consultas complejas para recuperación de información, navegación de relaciones y procesamiento de datos en grafos.
• Implementación de Knowledge Graphs: Transformar taxonomías, ontologías y modelos conceptuales definidos por Data Science en estructuras productivas dentro de Neo4j.
• Integración con IA y RAG: Participar en la integración de Neo4j con embeddings, búsqueda vectorial y arquitecturas de recuperación semántica.
• Optimización de performance: Mejorar consultas, estrategias de indexación, consistencia de datos y escalabilidad de la base de grafos.
• Integración con Backend: Desarrollar integraciones mediante Python o Node.js para conectar los datos del grafo con aplicaciones, APIs y servicios internos.
• Calidad de datos: Implementar validaciones, controles automatizados y buenas prácticas para garantizar la integridad y confiabilidad de la información.
• Trabajo interdisciplinario: Colaborar con especialistas en Data Science, Inteligencia Artificial y desarrollo de software para evolucionar la arquitectura de datos.

¿Qué buscamos?

• Experiencia: Entre 3 y 5 años de experiencia profesional en Data Engineering, Data Platform Engineering o posiciones similares.
• Neo4j: Experiencia práctica diseñando, implementando y manteniendo soluciones basadas en bases de datos de grafos.
• Cypher: Buen dominio del lenguaje para desarrollar consultas complejas, recorrer relaciones y optimizar operaciones sobre grafos.
• Modelado de datos: Conocimiento de modelos Property Graph, nodos, relaciones, labels, propiedades y buenas prácticas de diseño.
• ETL/ELT: Experiencia desarrollando pipelines de ingesta, transformación e integración de datos.
• Programación: Manejo de Python o Node.js para procesamiento de datos, automatización o integración con servicios.
• Optimización: Conocimiento de índices, constraints, optimización de consultas y performance de bases de datos.
• Arquitectura de datos: Capacidad para transformar requerimientos funcionales y técnicos en modelos de datos escalables y mantenibles.
• Fundamentos de IA: Familiaridad con embeddings, búsqueda semántica, bases vectoriales o conceptos de RAG.
• Autonomía y colaboración: Capacidad analítica, resolución de problemas, documentación técnica y buena comunicación con equipos interdisciplinarios.

Será un plus

• Experiencia con Knowledge Graphs, GraphRAG o arquitecturas de recuperación híbrida.
• Conocimiento de Neo4j APOC, Graph Data Science (GDS) o Neo4j Vector Index.
• Familiaridad con tecnologías semánticas como RDF, OWL, SKOS o SHACL.
• Experiencia integrando Neo4j con LangChain, LlamaIndex u otros frameworks de IA.
• Experiencia con Neo4j AuraDB, despliegues cloud o entornos contenerizados.
• Conocimiento de NLP, extracción de entidades, procesamiento documental o enriquecimiento semántico.
• Familiaridad con Kafka, RabbitMQ o herramientas de procesamiento distribuido.
• Experiencia implementando pruebas automatizadas sobre grafos, validaciones de calidad de datos o herramientas de observabilidad.
• Experiencia previa en proyectos de LegalTech, RegTech, compliance o plataformas de gestión de conocimiento.

¿Qué te ofrecemos en Darwoft?

• Contrato full-time en relación de dependencia con pago en ARS.
• Trabajo 100% remoto.
• Salario competitivo.
• Licencias legales y vacaciones.
• Días personales adicionales al año.
• Acceso a plataformas de aprendizaje.
• Tarjeta de beneficios y descuentos.
• Welcome kit.
• Programas de reintegros.
• Clases de inglés.
• Programa de referidos.
• Regalo de cumpleaños.
• Healthy Break.
• Celebraciones al estilo Darwoft: aniversarios, fiestas de fin de año, cumpleaños y actividades de integración.