Senior Data Engineer, Marketing Analytics Platform (Remote)

Agileengine, Llc.; La Pampa; A distancia; ARS 1.800.000 - 2.400.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

AgileEngine LLC busca un Data Engineer Senior para diseñar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, con foco en Data Factory, Databricks y Delta Lake. Se trabajará con Spark, PySpark y SQL para optimizar consultas y modelos analíticos.

El rol implica gobernanza de datos, seguridad (RBAC, Data Catalog) y colaboración con BI/Producto. 100% remoto posible desde Argentina, con contrato a tiempo completo.

Formación

• Experiencia comprobable como Data Engineer con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Conocimiento de Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Sólidos conocimientos de SQL, modelado y optimización.
• Diseño e implementación de pipelines ETL/ELT y gobernanza de datos.
• Conocimientos en RBAC, Data Catalog y políticas de enmascaramiento.
• Inglés técnico para lectura de documentación.

Responsabilidades

• Diseñar, construir y mantener pipelines ETL/ELT en Azure Databricks y Data Factory.
• Gestionar datos en Azure Data Lake Gen2 y Blob Storage con formatos Parquet/Delta.
• Colaborar con equipos de ciencia de datos, BI y producto para definir contratos de datos y SLAs.
• Aplicar prácticas CI/CD y control de versiones para artefactos de datos.
• Realizar monitoreo, logging y alertas; participar en on-call cuando aplique.

Conocimientos

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

PySpark

SQL

Delta Lake

Python

Pandas

NumPy

Airflow

CI/CD

RBAC

Data Governance

Data Catalog

Inglés técnico

Educación

Azure Data Engineer Associate DP-203

Databricks Certification

Delta Lake Certification

Herramientas

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Descripción del empleo

• Ofertas de Senior Data Engineer Marketing Anal...

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 ent