Senior Data Engineer — Remote, Marketing Analytics

Fullstack; Municipio de Rincón de los Sauces; Remote; ARS 3,906,000 - 6,138,000; Full time

Benefits offered by this job

Salario competitivo

Capacitación continua

Trabaja desde casa

Job summary

Darwoft busca un Senior Data Engineer para trabajar en remoto desde Argentina, enfocado en pipelines ETL/ELT con Azure Data Factory y Databricks. Diseñar, desarrollar y operar soluciones de datos, garantizando ingesta, transformación y gobernanza para usuarios de negocio y modelos analíticos.

Se requiere dominio de Apache Spark, PySpark y SQL avanzado, con buenas prácticas de CI/CD para datos, seguridad y cumplimiento.

Qualifications

• Experiencia comprobable como Data Engineer con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Dominio de Spark/PySpark para procesamiento distribuido.
• Conocimientos avanzados de SQL y modelado de datos.
• Experiencia en pipelines ETL/ELT e integración de datos.
• Conocimientos de Azure Blob Storage/Data Lake y formatos Parquet/Delta Lake.
• Familiaridad con herramientas de orquestación, monitorización y CI/CD para datos.
• Inglés técnico (lectura de documentación) y residencia en Argentina.

Responsibilities

• Diseñar, crear y mantener pipelines ETL/ELT en Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Implementar procesos ETL/ELT con Spark para procesamiento por lotes y near-real time.
• Modelar y optimizar consultas SQL para consumo analítico y reporting.
• Gestionar datos en Azure Data Lake/Blob Storage con formatos Parquet/Delta Lake.
• Garantizar gobernanza, seguridad y cumplimiento de datos (RBAC, políticas).
• Construir pipelines reproducibles con logging, métricas y alertas.
• Colaborar con equipos de BI, Ciencia de datos y Producto para contratos de datos y SLAs.

Skills

Azure Data Factory

Azure Databricks

SQL

Python

Spark/PySpark

CI/CD

Data governance

RBAC

Data modeling

Tools

Airflow

Terraform

GitLab

Delta Lake

Azure Data Lake Storage

Job description

Ofertas de Senior Data Engineer Remote Marketi...

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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

Envía tu solicitud y únete a nosotros para impulsar soluciones de datos robustas y escalables.

1 - Envía tu CV a través de nuestro portal.

3 - Participa en una entrevista inicial utilizando inteligencia artificial.

Al completar estos pasos estarás más cerca de sumarte a nuestro equipo.

¿Este trabajo es un acierto o un fracaso?

Buenos Aires, Argentina
Full time
R
Descripcion 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. Contribuye al logro de la 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.

¿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.

Sera 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 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, aniversarios y actividades de integración.

Conocé esta y otras oportunidades en:

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Título del trabajo

Disclaimer – Lectura obligatoria: Compromiso y dedicación

Este rol requiere dedicación full-time, con prioridad clara sobre los proyectos de Darwoft durante el horario laboral establecido. No es compatible con otros compromisos profesionales full-time. Cualquier actividad profesional adicional deberá ser informada previamente y no deberá interferir con las responsabilidades del rol.

Disclaimer – Lectura obligatoria: Compromiso y dedicación

Este rol requiere dedicación full-time, con prioridad clara sobre los proyectos de Darwoft durante el horario laboral establecido. No es compatible con otros compromisos profesionales full-time. Cualquier actividad profesional adicional deberá ser informada previamente y no deberá interferir con las responsabilidades del rol.

Sobre Darwoft

Darwoft es una software factory que desarrolla soluciones de software a medida y brinda servicios de staff augmentation IT para clientes internacionales, principalmente en Estados Unidos y Latinoamérica. Trabajamos con startups y compañías en crecimiento, construyendo productos digitales de alto impacto.

DataOps / Data Platform Engineer Senior | Contractor LATAM

Información General

• Ubicación: Argentina
• Tipo de contrato: Relación de Dependencia
• Industria / Proyecto: Servicios Financieros / Transformación de Plataforma de Datos & AI

Sobre el Rol / About the Role

Estamos acompañando a una destacada compañía de escala masiva que se encuentra rediseñando su plataforma de datos y AI para potenciar su impacto en millones de usuarios. El contexto del proyecto combina la convivencia con una plataforma en proceso de saneamiento con la construcción de soluciones estructurales de fondo.

Buscamos un/a DataOps / Data Platform Engineer Senior con mentalidad crítica para desafiar el status quo técnico, proponer mejoras estructurales y justificar arquitecturas con criterio propio. En este entorno, no existe una separación rígida entre tareas estratégicas y operativas: el valor del perfil radica en involucrarse a nivel hands-on en el código, la consola y la estabilización progresiva del sistema mientras se implementan las bases definitivas de la plataforma.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y evolucionar componentes críticos de la nueva plataforma de datos y AI basada en AWS, Snowflake y Python.
• Liderar técnicamente iniciativas de arquitectura y automatización, asegurando un ciclo completo desde el análisis profundo y la ejecución hands-on hasta su puesta en producción.
• Evaluar y desafiar soluciones existentes, proponiendo activamente mejoras de arquitectura sustentadas en fundamentos técnicos sólidos.
• Diseñar e implementar estrategias integrales de gobierno del dato, seguridad y gestión granular de accesos mediante AWS Lake Formation, políticas de IAM y roles.
• Definir e implementar estándares de ingeniería, frameworks reutilizables y buenas prácticas transversales a toda la organización.
• Garantizar la observabilidad, performance y escalabilidad de los pipelines y servicios de datos.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios (Data Engineering, MLOps, Analytics Engineering, Seguridad y Arquitectura) alineando requerimientos técnicos con objetivos de negocio.
• Participar activamente en tareas operativas y de mantenimiento de plataforma (gestión de permisos, roles, resolución de incidentes y tuning de procesos), utilizándolas como insumo directo para evitar problemas recurrentes.
• Brindar mentoring técnico al equipo y compartir conocimiento con la comunidad interna de Data & AI.

Requisitos / Requirements

Must-Have

• +3 años de experiencia como Data Engineer en entornos cloud productivos.
• Ecosistema AWS enfocado en datos: dominio profundo y criterio de uso para servicios clave como S3, AWS Glue, AWS Lambda, Step Functions, DynamoDB, así como herramientas de gobernanza y control de accesos (AWS Lake Formation e IAM).
• Python para Data Engineering: nivel avanzado en el desarrollo de pipelines limpios, scripts de automatización, librerías orientadas a datos y testing.
• Snowflake: experiencia práctica en ingesta, modelado analítico y optimización de performance y costos.
• Orquestación: experiencia sólida gestionando flujos productivos complejos (Airflow o Step Functions), con foco en manejo de dependencias, paralelismo y reprocesos.
• DevOps y Automatización: experiencia demostrable en Infraestructura como Código (Terraform o CloudFormation) y pipelines de CI/CD (GitLab).
• Autonomía y criterio técnico senior: capacidad para articular y defender decisiones de diseño, evaluar trade-offs entre arquitecturas y operar las herramientas core sin depender de un onboarding técnico extenso.
• Mentalidad de ownership, product thinking y alta orientación a la resolución colaborativa de problemas operativos.

Nice-to-Have

• Conocimientos generales en plataformas cloud adicionales como GCP o Microsoft Azure.
• Experiencia en plataformas de datos de escala masiva en el sector financiero o fintech.

Qué ofrecemos / What We Offer

• 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.

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Título del trabajo

Disclaimer – Lectura obligatoria: Compromiso y dedicación

Este rol requiere dedicación full-time, con prioridad clara sobre los proyectos de Darwoft durante el horario laboral establecido. No es compatible con otros compromisos profesionales full-time. Cualquier actividad profesional adicional deberá ser informada previamente y no deberá interferir con las responsabilidades del rol.

Disclaimer – Lectura obligatoria: Compromiso y dedicación

Este rol requiere dedicación full-time, con prioridad clara sobre los proyectos de Darwoft durante el horario laboral establecido. No es compatible con otros compromisos profesionales full-time. Cualquier actividad profesional adicional deberá ser informada previamente y no deberá interferir con las responsabilidades del rol.

Sobre Darwoft

Darwoft es una software factory que desarrolla soluciones de software a medida y brinda servicios de staff augmentation IT para clientes internacionales, principalmente en Estados Unidos y Latinoamérica. Trabajamos con startups y compañías en crecimiento, construyendo productos digitales de alto impacto.

DataOps / Data Platform Engineer Senior | Contractor LATAM

Información General

• Ubicación: Argentina
• Tipo de contrato: Relación de Dependencia
• Industria / Proyecto: Servicios Financieros / Transformación de Plataforma de Datos & AI

Sobre el Rol / About the Role

Estamos acompañando a una destacada compañía de escala masiva que se encuentra rediseñando su plataforma de datos y AI para potenciar su impacto en millones de usuarios. El contexto del proyecto combina la convivencia con una plataforma en proceso de saneamiento con la construcción de soluciones estructurales de fondo.

Buscamos un/a DataOps / Data Platform Engineer Senior con mentalidad crítica para desafiar el status quo técnico, proponer mejoras estructurales y justificar arquitecturas con criterio propio. En este entorno, no existe una separación rígida entre tareas estratégicas y operativas: el valor del perfil radica en involucrarse a nivel hands-on en el código, la consola y la estabilización progresiva del sistema mientras se implementan las bases definitivas de la plataforma.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y evolucionar componentes críticos de la nueva plataforma de datos y AI basada en AWS, Snowflake y Python.
• Liderar técnicamente iniciativas de arquitectura y automatización, asegurando un ciclo completo desde el análisis profundo y la ejecución hands-on hasta su puesta en producción.
• Evaluar y desafiar soluciones existentes, proponiendo activamente mejoras de arquitectura sustentadas en fundamentos técnicos sólidos.
• Diseñar e implementar estrategias integrales de gobierno del dato, seguridad y gestión granular de accesos mediante AWS Lake Formation, políticas de IAM y roles.
• Definir e implementar estándares de ingeniería, frameworks reutilizables y buenas prácticas transversales a toda la organización.
• Garantizar la observabilidad, performance y escalabilidad de los pipelines y servicios de datos.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios (Data Engineering, MLOps, Analytics Engineering, Seguridad y Arquitectura) alineando requerimientos técnicos con objetivos de negocio.
• Participar activamente en tareas operativas y de mantenimiento de plataforma (gestión de permisos, roles, resolución de incidentes y tuning de procesos), utilizándolas como insumo directo para evitar problemas recurrentes.
• Brindar mentoring técnico al equipo y compartir conocimiento con la comunidad interna de Data & AI.

Requisitos

Must-Have

• +5 años de experiencia hands-on reciente desarrollando y operando soluciones de datos en entornos cloud productivos y de alta exigencia.
• Ecosistema AWS enfocado en datos: dominio profundo y criterio de uso para servicios clave como S3, AWS Glue, AWS Lambda, Step Functions, DynamoDB, así como herramientas de gobernanza y control de accesos (AWS Lake Formation e IAM).
• Python para Data Engineering: nivel avanzado en el desarrollo de pipelines limpios, scripts de automatización, librerías orientadas a datos y testing.
• Snowflake: experiencia práctica en ingesta, modelado analítico y optimización de performance y costos.
• Orquestación: experiencia sólida gestionando flujos productivos complejos (Airflow o Step Functions), con foco en manejo de dependencias, paralelismo y reprocesos.
• DevOps y Automatización: experiencia demostrable en Infraestructura como Código (Terraform o CloudFormation) y pipelines de CI/CD (GitLab).
• Autonomía y criterio técnico senior: capacidad para articular y defender decisiones de diseño, evaluar trade-offs entre arquitecturas y operar las herramientas core sin depender de un onboarding técnico extenso.
• Mentalidad de ownership, product thinking y alta orientación a la resolución colaborativa de problemas operativos.

Nice-to-Have

• Conocimientos generales en plataformas cloud adicionales como GCP o Microsoft Azure.
• Experiencia en plataformas de datos de escala masiva en el sector financiero o fintech.

Qué ofrecemos / What We Offer

• 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.

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Este rol requiere dedicación full-time, con prioridad clara sobre los proyectos de Darwoft durante el horario laboral establecido. No es compatible con otros compromisos profesionales full-time. Cualquier actividad profesional adicional deberá ser informada previamente y no deberá interferir con las responsabilidades del rol.

Disclaimer – Lectura obligatoria: Compromiso y dedicación

Este rol requiere dedicación full-time, con prioridad clara sobre los proyectos de Darwoft durante el horario laboral establecido. No es compatible con otros compromisos profesionales full-time. Cualquier actividad profesional adicional deberá ser informada previamente y no deberá interferir con las responsabilidades del rol.

Sobre Darwoft

Darwoft es una software factory que desarrolla soluciones de software a medida y brinda servicios de staff augmentation IT para clientes internacionales, principalmente en Estados Unidos y Latinoamérica. Trabajamos con startups y compañías en crecimiento, construyendo productos digitales de alto impacto.

DataOps / Data Platform Engineer Senior | Contractor LATAM

Información General

• Ubicación: Argentina
• Tipo de contrato: Relación de Dependencia
• Industria / Proyecto: Servicios Financieros / Transformación de Plataforma de Datos & AI

Sobre el Rol / About the Role

Estamos acompañando a una destacada compañía de escala masiva que se encuentra rediseñando su plataforma de datos y AI para potenciar su impacto en millones de usuarios. El contexto del proyecto combina la convivencia con una plataforma en proceso de saneamiento con la construcción de soluciones estructurales de fondo.

Buscamos un/a DataOps / Data Platform Engineer Senior con mentalidad crítica para desafiar el status quo técnico, proponer mejoras estructurales y justificar arquitecturas con criterio propio. En este entorno, no existe una separación rígida entre tareas estratégicas y operativas: el valor del perfil radica en involucrarse a nivel hands-on en el código, la consola y la estabilización progresiva del sistema mientras se implementan las bases definitivas de la plataforma.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y evolucionar componentes críticos de la nueva plataforma de datos y AI basada en AWS, Snowflake y Python.
• Liderar técnicamente iniciativas de arquitectura y automatización, asegurando un ciclo completo desde el análisis profundo y la ejecución hands-on hasta su puesta en producción.
• Evaluar y desafiar soluciones existentes, proponiendo activamente mejoras de arquitectura sustentadas en fundamentos técnicos sólidos.
• Diseñar e implementar estrategias integrales de gobierno del dato, seguridad y gestión granular de accesos mediante AWS Lake Formation, políticas de IAM y roles.
• Definir e implementar estándares de ingeniería, frameworks reutilizables y buenas prácticas transversales a toda la organización.
• Garantizar la observabilidad, performance y escalabilidad de los pipelines y servicios de datos.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios (Data Engineering, MLOps, Analytics Engineering, Seguridad y Arquitectura) alineando requerimientos técnicos con objetivos de negocio.
• Participar activamente en tareas operativas y de mantenimiento de plataforma (gestión de permisos, roles, resolución de incidentes y tuning de procesos), utilizándolas como insumo directo para evitar problemas recurrentes.
• Brindar mentoring técnico al equipo y compartir conocimiento con la comunidad interna de Data & AI.

Requisitos

Must-Have

• +5 años de experiencia hands-on reciente desarrollando y operando soluciones de datos en entornos cloud productivos y de alta exigencia.
• Ecosistema AWS enfocado en datos: dominio profundo y criterio de uso para servicios clave como S3, AWS Glue, AWS Lambda, Step Functions, DynamoDB, así como herramientas de gobernanza y control de accesos (AWS Lake Formation e IAM).
• Python para Data Engineering: nivel avanzado en el desarrollo de pipelines limpios, scripts de automatización, librerías orientadas a datos y testing.
• Snowflake: experiencia práctica en ingesta, modelado analítico y optimización de performance y costos.
• Orquestación: experiencia sólida gestionando flujos productivos complejos (Airflow o Step Functions), con foco en manejo de dependencias, paralelismo y reprocesos.
• DevOps y Automatización: experiencia demostrable en Infraestructura como Código (Terraform o CloudFormation) y pipelines de CI/CD (GitLab).
• Autonomía y criterio técnico senior: capacidad para articular y defender decisiones de diseño, evaluar trade-offs entre arquitecturas y operar las herramientas core sin depender de un onboarding técnico extenso.
• Mentalidad de ownership, product thinking y alta orientación a la resolución colaborativa de problemas operativos.

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• Conocimientos generales en plataformas cloud adicionales como GCP o Microsoft Azure.
• Experiencia en plataformas de datos de escala masiva en el sector financiero o fintech.

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• 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.
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