Senior Data Ingestion & Bi Architect

Darwoft; Neuquén; Remote; ARS 2,400,000 - 4,200,000; Full time

Job summary

Darwoft busca un Ingeniero/a de datos para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, garantizando ingesta y disponibilidad para analítica. Colaborarás con ciencia de datos, BI y producto, definiendo contratos de datos y SLAs.

El rol requiere experiencia con Azure Data Factory, Databricks y Spark, y un dominio sólido de SQL. Se trabajará en entorno remoto con enfoque en gobernanza y rendimiento de datos.

Qualifications

• Experiencia comprobable como Data Engineer (mín. 3 años) con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Dominio de Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Sólidos conocimientos de SQL: modelado, tuning y optimización.
• Experiencia en pipelines ETL/ELT e integración de datos.
• Conocimiento práctico de Azure Blob Storage y Azure Data Lake Gen2, formatos Parquet/Delta Lake.
• Familiaridad con herramientas de orquestación y CI/CD para datos.
• Inglés técnico intermedio.
• Residir en Argentina.

Responsibilities

• Diseñar y desarrollar pipelines de ingestión y transformación de datos.
• Implementar procesos ETL/ELT con Spark y PySpark.
• Modelar y optimizar consultas SQL para consumo analítico.
• Gestionar datos en Azure Blob Storage y Data Lake Gen2.
• Construir pipelines reproducibles, parametrizables y observables; logging y alertas.
• Colaborar con equipos de Data Science, BI y Producto para contratos de datos y SLAs.
• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines con CI/CD.
• Cumplimiento de políticas de seguridad y privacidad.
• Documentar arquitecturas y runbooks; on-call rotativo.

Skills

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

PySpark

SQL

Python

CI/CD for data

Data governance

Tools

Delta Lake

Parquet

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Airflow

Job description

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

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3 - Participa en una entrevista inicial utilizando inteligencia artificial.

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

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