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Darwoft busca un Data Engineer semisénior para diseñar, construir y operar pipelines ETL/ELT en Azure, enfocándose en grafos y Neo4j. Se trabajará con Cypher, productividad de datos y proyectos de IA para integración semántica.
Se requiere 3–5 años de experiencia, dominio de Spark/PySpark, SQL avanzado y experiencia en seguridad de datos. Trabajo 100% remoto desde Argentina, con salario competitivo en ARS.
Ubicación: Argentina | 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.
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.